Veri madenciliği yöntemi ile akciğer kanseri teşhisine yönelik öneri sistemi tasarımı
A suggestion system design for the diagnosis of lung cancer with data mining method
Yazar: NİHAT BARIŞ SEBİK
Danışman: PROF. DR. HALİL İBRAHİM BÜLBÜL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Günümüz bilgi çağında en güncel makine öğrenme yöntemlerinden birisi veri madenciliğidir. Her geçen gün bilgisayar sistemlerinin kapasitelerinin artıyor olması daha büyük miktarlarda verilerin saklanabilmesine imkân vermektedir. Artan veri miktarlarının etkin bir şekilde kullanılmasının en büyük çözümü veri madenciliğidir. Bu sebeple büyük miktardaki verileri işleyebilen teknikleri kullanabilmek günümüzde büyük önem kazanmaktadır. Veri madenciliği bu gibi durumlarda kullanılan, büyük miktardaki veri setlerinde saklı durumda bulunan örüntü ve eğilimleri keşfetme işlemidir. Veriler tek başına değersiz olabilirler ancak işlenip bilgiye dönüştürüldüğünde anlam kazanmaktadırlar. Bu kapsamda veri madenciliği birçok alanda olduğu gibi tıp alanında da kullanılmaktadır. Bu çalışmada Dünya Sağlık Örgütü'nün verilerine göre en yaygın kanser türlerinden olan akciğer kanseri teşhisinin daha hassas yapılabilmesine yönelik bir çalışma yapılmıştır. Çoğu kanser vakası hastalığın son evrelerinde teşhis edilebilmekte ve tedaviler bu evreden sonra çoğu zaman cevap verememekte ve hasta kayıpları yaşanmaktadır. Bu sebeple, diğer kanser türlerinde olduğu gibi, akciğer kanserinin de erken tanısı hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada, akciğer kanserinin erken tanısına katkıda bulunabilmek amaçlanmıştır. Genel olarak hastalara hastalık belirtileri doğrultusunda akciğer kanseri olup olmadıklarına dair teşhis konulmaktadır. Bu çalışma ile sağlık veritabanında mevcut olan, önceden teşhisi konulmuş vakaların anonim verileri kullanılarak, henüz sonucu belli olmayan yeni hasta adaylarının hastalık tahmini yapılmıştır. Bu çalışmada WEKA veri madenciliği yazılımı, Naive Bayes veri madenciliği algoritması kullanılarak bir yazılım arayüzü geliştirilmiş ve yazılımın etkinliği bu alanda çalışan hekimlerin görüşleri doğrultusunda yorumlanmıştır.

Abstract:
One of the most modern machine learning methods in today's information age is data mining. The capacity of computer systems is increasing day by day, so it enables computers to store more data. Data mining is the greatest solution to the efficient use of increasing amounts of data. Therefore, using techniques that can process huge data has gained more importance today. Data mining is exploring hidden patterns and trends that use in these kinds of data sets. The data alone may be worthless, but they make sense when processed and turned into information. In this context, data mining is used in medicine as well as in many areas.In this thesis, a study has been carried out on lung cancer, one of the most common cancer types according to the World Health Organization. Most of the cancer events are diagnosed at the late phases of the illness and threatments mostly does not work after this time, and patients face deaths. Therefore, as in other cancer types, the early diagnosis of lung cancer is vital. In this paper, to contribute the early diagnosis of lung cancer is aimed. Patients are diagnosed by the help of their symptoms. For this purpose, by the help of the anonymous data of diagnosed patients, the diagnosis of new samples are tried to be predicted. This diagnostic result is presented to doctors through an interface created using WEKA data mining software and Naive Bayes data mining algorithm.