Karaciğer kanseri tedavisinde makine algoritma öğrenimi ve yapay zeka teşhisi
Machine algorithm learning and artificial intelligence diagnosis in liver cancer treatment
Yazar: YAKUP YASİN ÖZSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Karaciğer yağlanması-alkolik = Fatty liver-alcoholic ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
KARACİĞER KANSERİ TEDAVİSİNDE MAKİNE ALGORİTMA ÖĞRENİMİ VE YAPAY ZEKÂ TEŞHİSİ
ÖZET
Karaciğer hastalıkları ne yazık ki dünya genelinde görülen yaygın olan hastalıklardan biridir. Bilimde henüz karaciğer hastalıklarını öngörebilen tanılar hala net bir şekilde oturtulmamıştır ve bu konuda yapay zeka projelerine oldukça fazla ihtiyaç vardır. Bilimde halen daha kişi de bazı belirtiler meydana geldikten sonra ya da bazı şikayetlerde bulunup gerekli tahliller yapıldıktan sonra kişinin karaciğer hastalığına yakalandığı tanısı bu şekilde ortaya atılmaktadır. İnsan vücudunun fabrikası olan karaciğer ; vücudumuzun tüm sistemlerini etkileyen bir ana merkez, kan deposu ve vücudumuzun koruma sisteminin bir parçasıdır. Karaciğer kanserinin en riskli grubu ise hepatitli olan kişilerdir. Karaciğer kanseri ne yazık ki  erken dönemde belirti vermediği için hasta teşhisi düşüktür. Bu hastaların  yüzde 80'i genelde  siroz olan kişilerde meydana gelmektedir, bu sebeple  hastalar yakından takip edilmelidir. Risk altında olmayan kişilere göre Hepatit B ve C hastası kişilerin karaciğer kanseri olma riski 200 kat daha fazladır. Hepatit B, aşılanma ile engellenebilir ve önüne geçilebilir bu hastalığın. Hepatit C için geliştirilen tedaviler de oldukça olumlu sonuçlar vermektedir. Siroz, karaciğer hücrelerinin alkol, hepatit, bağışıklık sistemi ile ilgili sebepler,  hasar görmesi sonucu oluşan bir hastalıktır. Siroz hastalarının %5'inde karaciğer kanserine yakalanma riski vardır. Obezite de karaciğer yağlanması ve sirozu tetikleyebildiği için önemli faktörler arasında yer almaktadır. Bu çalışmada ise Hint Karaciğer Hasta Kayıtları Hindistan'ın Kuzey Doğusundan toplanan hasta kayıtları ;  ILPD (Hindistan Karaciğer Hasta Veri Seti) Veri Seti kullanarak veri setleri üzerinden hastanın; Yaşı ,cinsiyeti ,TB Toplam Bilirubin ,  DB Direkt Bilirubin ,  Alkphos Alkalin Fosfotaz, Sgpt Alamin Aminotransferaz , Sgot Aspartat Aminotransferaz , TP Toplam Protienler , ALB Albümin ,A / G Oranı Albümini ve Globulin Oranı ,  Verileri iki gruba ayırmak için kullanılan seçici alanı türleri gibi özelliklerle çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Çeşitli sınıflandırma algoritmaları:Lojistik regresyon,Naive Bayes Sınıflandırıcı,K-En Yakın Komşular,Karar ağacı,Rastgele Orman,Destek vektör makinaları, Cosine  scikit-learn algoritmaları karşılaştırılmış, çıkan sonuçlar değerlendirilmiş ve farklı parametreler kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Karaciğer Hastalığı Tahmini , Cosine  Scikit-Learn Algoritması, Nash , Makine Dili Öğrenmesi

Abstract:
MACHINE ALGORITHM LEARNING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIAGNOSIS IN LIVER CANCER TREATMENT
ABSTRACT 
Liver diseases are unfortunately one of the common diseases seen worldwide. Diagnoses that can predict liver diseases are still not clearly established in science and there is a great need for artificial intelligence projects in this regard. In science, after some symptoms occur or after some complaints and necessary tests are performed, the diagnosis of the person suffering from liver disease is put forward in this way. The liver, which is the factory of the human body; It is a main center that affects all systems of our body, a blood reservoir and a part of our body's protection system. The most risky group of liver cancer are people with hepatitis. Since liver cancer does not cause symptoms in the early period, the diagnosis of the patient is low. 80 percent of these patients generally occur in people with cirrhosis, therefore patients should be followed closely. People with Hepatitis B and C are 200 times more likely to have liver cancer than people who are not at risk. Hepatitis B can be prevented and prevented by vaccination. Treatments developed for hepatitis C also give very positive results. Cirrhosis is a disease that occurs as a result of damage to liver cells due to alcohol, hepatitis, immune system related causes. There is a 5% risk of developing liver cancer in cirrhosis patients. Obesity is also among the important factors as it can trigger fatty liver and cirrhosis. In this study, Indian Liver Patient Records are patient records collected from the North East of India; Using the ILPD (Indian Liver Patient Data Set) Data Set, the patient's; Age, gender, TB Total Bilirubin, DB Direct Bilirubin, Alkphos Alkaline Phosphatase, Sgpt Alamin Aminotransferase, Sgot Aspartate Aminotransferase, TP Total Protiens, ALB Albumin, A / G Ratio Albumin and Globulin Ratio, such as the types of selective domain used to divide the data into two groups. Various machine learning methods with features have been applied. Various classification algorithms: Logistic regression, Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbors, Decision tree, Random Forest, Supporting vector machines, Cosine scikit-learn algorithms are compared, the results are evaluated and compared using different parameters.

Keywords: Liver Disease Prediction, Cosine Scikit-Learn Algorithm, Nash, Machine Language Learning