Prostat kanser riskinin tespitinde sınıflandırıcı tabanlı uzman sistem tasarımı
Design of expert system at diagnosis prostate cancer risk with classifier based
Yazar: MURAT ÇINAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Üroloji = Urology
Dizin: Neoplazmlar = Neoplasms ; Prostat = Prostate ; Risk faktörleri = Risk factors ; Uzman sistemler = Expert systems

Özet:
Prostat kanseri, erkeklerde en sık görülen ve ikinci sıklıkta ölümeneden olan bir hastalıktır. Prostat kanserine erken dönemde tanıkonuldugu takdirde, ameliyat yapılabilir ve hastalık tedavi edilebilir.Bu çalısmada amaç; organa sınırlı evrede tanı konularak cerrahitedavi sansı olan prostat kanserini olabildigince erken yakalamak için biruzman sistem tasarlamaktır. PSA (Prostat Specific Antijen) , SerbestPSA, prostat hacmi, prostat yogunlugu, kilo, boy, BMI (beden kütleindeksi), sigara, tansiyon ve nabız gibi risk faktörlerini kullanarak endogru tanıyı koymaktır. Bir baska deyisle, en az sayıda hastaya biyopsiyaparak, en çok sayıda kanser tanısı koymayı hedeflenmektedir. Digeramaç, sigara ve BMI faktörüyle, prostat kanseri arasındaki iliski olupolmadıgının incelemektirTasarımlanan sistemin esas görevi kanser evresinisınıflayabilmektir. Sınıflandırma için yapay sinir aglarına ait SCG,BFGS, LM yöntemleri ile Destek Vektör Makinelerine ait Dogrusal,Radyal tabanlı fonksiyon, polinom kernel sınıflandırıcı tiplerikullanılmıstır. En iyi sonucu veren polinom kernel algoritmasının basarısı%83 tür. Ayrıca sigaranın prostat kanseri riskini artırıcı bir faktör olduguve BMI'nin ise olmadıgı tespit edilmistir.Anahtar Sözcükler: Uzman sistemler, Prostat kanseri, Yapay SinirAgları, Destek Vektör Makineleri, risk faktörleri, sınıflandırıcılar.

Abstract:
Prostate cancer is the most frequently seen disease for men and it is also the seconddeadly disease of men. Provided that prostate cancer can be diagnosed early, medical surgeryoperation can be performed so the disease can be treated.In this study, the aim is to design a classifier based expert system for early diagnosis ofthe organ in constraint phase. The other purpose is to reach informed decision making withoutbiopsy by using following risc factors; PSA (Prostate Spesific Antigen), Free PSA, prostatevolume, prostate density, weight, height, BMI (Body Mass Index), smoking and heart-rate. Inother words, We want to diagnose cancer in optimum level where decrease the number ofpatients to whom applied biopsy The other purpose is to investigate a relationship betweenBody Mass Index and smoking factor and Prostate Cancer.The main task of the design system is to classify the early phase of prostate cancer. Forclassification process, the Scaled-Conjugate Gradient, BFGS and Levenberg?Marquardttraining algorithms of Artificial Neural Networks and also linear,radial based function andpolynominal kernel functions of Support Vector Machine (SVM) were used.The proposed system was designed with polynominal kernel function which had thebest performance. The success of the system is %83. Moreover It was determined thatsmoking is a factor which increases prostate cancer risk but BMI was not .Keywords: Expert System, Prostate cancer, Artifical Neural Networks, Support VectorMachine, risk factors, classifiers.