Wisconsin göğüs kanseri veri tabanının bayes gaussian sınıflandırılması

Kanser dünyadaki başlıca ölüm nedenlerinden biridir ve bu yüzden tedavisi bilim dünyası için önemli bir konu haline gelmiştir. Göğüs kanseri nedenleri belirsizliğini korumaktadır ve hiçbir baskın neden ortaya çıkmamıştır. Hastanın yaşam süresini artırmanın en iyi yolu erken tanıdan geçmektedir. Doğru bir tanı sistemi ile durumu erken teşhis edilen kanserli hücrelerin diğer organlara yayılmadan önce tespiti, hastanın yüzde 97 oranında iyileşmesine olanak sağlamaktadır.Tıp bilimindeki birçok problem, hasta üzerinde yapılan çeşitli testlere dayalı hastalık teşhislerini gerektirir. Bu nedenle, tıbbi tanı sınıflandırma sistemlerinin kullanımı giderek artmaktadır. Hiç şüphe yok ki, uzmanların alınan veriler üzerindeki değerlendirmeleri hastalık tanısında en önemli ve etkin faktörlerdendir. Ancak yapay zeka sınıflandırma teknikleri mevcut araştırmaları daha da etkinleştirebilir. Sınıflandırma sistemleri, muhtemelen yorgunluk veya tecrübe eksikliği nedeniyle olacak hataları en aza indirerek daha sağlıklı tıbbi kararlar alınmasını sağlayabilir.Bu çalışmada Bayes-Gauss sınıflandırma yöntemini kullanan bir tıbbi karar alma sistemi geliştirilmesine odaklanılmıştır. İlk aşamada teorik ifadeler probleme adapte edilmiştir, daha sonra, oluşturulan algoritmayı test edebilmek için bir MATLAB programında bilgisayar kodu hazırlanmıştır.Geliştirilen tıbbi karar verme sistemi göğüs kanseri teşhisinde uygulanmıştır. Geliştirilen sınıflandırıcının testi, Wisconsin Göğüs Kanseri veri tabanı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 10-kat çapraz doğrulama sonuçlarına göre yöntemin doğruluğu yüzde 94,38 olarak elde edilmiştir.