Karma sensör yapılı elektronik burun ile akciğer kanseri tespiti
Hybrid sensor based e-nose for lung cancer diagnosis
Yazar: ÜMİT ÖZSANDIKCIOĞLU
Danışman: PROF. DR. AYTEN ATASOY
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Akciğerler solunum sisteminin en önemli organlarıdır. Nefeste bulunan, genellikle kan orjinli ve vücuttaki farklı işlemleri gözetlememize imkan sağlayan uçucu organik bileşikler kan yoluyla akciğerlere taşınmakta ve solunum yoluyla dışarı atılmaktadır. Hiç şüphesiz nefesten gelen bu uçucu organik bileşikler akciğer kanseri ile ilgili rahatsızlıkların erken tespitinde bizlere önemli ipuçları verebilecek niteliktedir. Bu çalışma kapsamında 8 adet Metal Oksit Yarıiletken ve 14 adet Kuvars Kristal Mikrobalans gaz sensörlerinin kullanılmasıyla karma sensör tabanlı bir elektronik burun devresi geliştirilmiştir. Çalışmaya akciğer kanseri hastası olan 60 gönüllü, sigara kullanmayan 20 sağlıklı gönüllü ve sigara kullanan 20 sağlıklı gönüllü olmak üzere toplam 100 gönüllü katılmıştır. Çalışma boyunca gönüllülerden alınan nefes örnekleriyle 338 adet deney gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada veri boyutu azaltma için Temel Bileşen Analizi ve Doğrusal Ayrıştırma Analizi algoritmaları, veri sınıflandırma için ise Karar Ağaçları, farklı çekirdek fonksiyonlarının kullanıldığı Destek Vektör Makinası, k-En Yakın Komşu, Rastgele Orman ve Bulanık Mantık Yöntemi algoritmaları kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda elde edilen veriler hem iki sınıflı (akciğer kanseri- sağlıklı) hem de üç sınıflı (akciğer kanseri- sigara kullanan sağlıklı- sigara kullanmayan sağlıklı) verileri içerecek şekilde sınıflandırılmıştır İki sınıflı veri sınıflandırma sonucunda en yüksek sınıflandırıma başarısı lineer çekirdek fonksiyonu kullanılan destek vektör makinası algoritmasıyla %95,36 olarak elde edilmiştir. Üç sınıflı veri sınıflandırma sonucunda ise en yüksek sınıflandırma başarısı bulanık mantık yönteminin kullanılmasıyla %97.93 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Lungs are the most important organs of the respiratory system. The volatile organic compounds found in the breath, which are usually blood-originated and enable us to observe different processes in the body, are carried to the lungs through the blood and then expelled by respiration.  Undoubtedly, these volatile organic compounds from the breath can give us important clues in the early detection of lung cancer-related disorders.In this study, a mixed sensor based electronic nose circuit was developed by using 8 Metal Oxide Semiconductor and 14 Quartz Crystal Microbalance gas sensors. A total of 100 volunteers, including 60 volunteers with lung cancer, 20 healthy volunteers who do not smoke, and 20 healthy volunteers who smoke, participated in the study.A total of 338 experiments were carried out with breath samples taken from volunteers throughout the study.  In this study, Principal Component Analysis and Linear Decomposition Analysis algorithms were used for data size reduction, Decision Trees, Support Vector Machine using different kernel functions, k-Nearest Neighbor, Random Forest and Fuzzy Logic Method algorithms were used for data classification. The data obtained as a result of the experiments were classified to include both two-class (lung cancer- healthy) and three-class (lung cancer-smoker healthy-non-smoker healthy) data and the success values of the algorithms used were determined. As a result of two-class data classification, the highest classification success was achieved as 95.36% with the support vector machine algorithm using the linear kernel function. As a result of the three-class data classification, the highest classification success was achieved as 97.93% by using the fuzzy logic method.