Mide kanserinin makine öğrenme teknikleri ile analizi

Bu tez çalışmasında mide hücresi histopatoloji görüntüleri kullanılmıştır. Bu histopatolojik görüntüler ışık mikroskobu yardımıyla elde edilmiştir. Elde edilen bu görüntüler normal, iyi huylu ve kötü huylu olmak üzere üç çeşittir. Alınan bu görüntüler ile daha yüksek doğrulukta mide kanseri tespiti ve teşhisi hedeflenmiştir. Bu görüntülerin özellik çıkarımı için dalgacık dönüşüm yöntemleri, sınıflandırılma için ise yapay sinir ağları ve karar ağaç yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık dönüşüm yöntemleri ise haar, daubechies, biorthogonal, coiflets, symlets, ters biorthogonal yöntemleri kullanılmıştır. Yöntemlerde kullanılması için, 90 adet hastadan alınan dokulardan her biri için 4 adet kesit görüntü elde edilmiştir. Toplam doku görüntü sayısı 360 adettir. Bu tezde kullanılan yöntemlerden elde edilen doğruluk oranları kıyaslaması yapılarak hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir. Mide kanserinin tespiti için elde edilen yüksek doğruluk oranı sayesinde normal, iyi huylu ve kötü huylu tümörlerin ayrılması sağlanmıştır. Bu sebeple, mide görüntülerinin bilgisayar destekli tanı sistemlerinde kullanılması için çeşitli aşamalardan geçirilerek elde edilen sonuçlar sayesinde yüksek doğruluk oranı bulunmuştur.