Nano-biyomekanik meme görüntüleri kullanılarak moleküler yapıların çok modaliteli patoloji bağlantılarının bulunması
2015
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Mustafa Poyraz
Abstract (TR)
Bu tezde, mammografi, meme hücresi histopatolojisi ve atomik kuvvet mikroskobundan alınan nanobiyomekanik görüntüler birlikte ele alınarak daha güçlü meme kanseri erken teşhisi yapılması amaçlanmıştır. Daha sonra bu 3 tip görüntü için, 23 Gri-Düzey Eş Oluşum Matrisi (GDEOM) özellikleri kullanılmıştır. Bu özellikler farklı açılarda hesaplanmıştır. Bu özelliklerden optimum özellikler elde edebilmek için Minimum Fazlalık/Maximum İlişki (mFMİ) ve Temel Bileşen Analizi (TBA) kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise, K-En Yakın Komşuluk (KEYK), En Küçük Kareler Destek Vektör Sistemi (EKKDVS) ve yeni geliştirilen Aritmetik ortalama-Standar sapma-Varyans Katsayısı-Standart Hata Maximum/Sort Minumum (ASMSM) algoritması kullanılmıştır. Meme kanserinin erken teşhisi için metodlar geliştirilmiştir. Bu tezde metodlar için toplam 540 görüntü kullanılmıştır. Bu görüntüler geliştirilen metodlar da kullanılarak, mFMİ_KEYK metodu ile mammografi, histopatoloji, AKM görüntüleri için ve mammografi-histopatoloji görüntülerinin birleştirilmesiyle sırayla %100, %100, %100 ve %100 doğruluk teşhisi oranları bulunmuştur. mFMİ_EKKDVS metodu ile sırayla %100, %100, %100 ve %100; mFMİ_ASMSM metodu ile sırayla %76.67, %82.22, %92.22 ve %100; mFMİ_ASMSM metodu ile sırayla %76.67, %82.22, %92.22 ve %100 ; TBA_KEYK metodu ile sırayla %76.67, %71.11, %75.56 ve %85.56; TBA_EKKDVS metodu ile sırayla %92.22, %97.78, %92.22 ve %96.56; TBA_ASMSM metodu sırayla %95.56, %92.22, %94.44 ve %100 doğruluk teşhisi oranları bulunmuştur. Ayrıca, çoklu sınıflandırıcılarda kullanılan, sınıflar arası bağlantıları gösteren ROC Eğrisinin Altında Kalan Alan (REAKA) yönteminden yararlanılarak, iki sınıf arasındaki doğru pozitif oranlar bulunmuştur. Ayrıca bu tezde, AKM görüntüleri için yapılan analizler sonucunda, Kötü huylu AKM görüntülerinin, yüzey pürüzlülüğünün normal ve İyi huylu AKM görüntülerine göre daha büyük olduğu, tanecik hacminin ise daha küçük olduğu bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Mammografi, Histopatoloji, Nanobiyomekanik Görüntüler, Minimum Fazlalık/Maksimum İlişki, Temel Bileşen Analizi, K-En Yakın Komşuluk, En Küçük Kareler Destek Vektör Sistemi
Author
Dr. Sevcan Aytaç Korkmaz
Institution
Fırat University
Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
How to Cite
Sevcan Aytaç Korkmaz (Doktora Tezi). Nano-biyomekanik meme görüntüleri kullanılarak moleküler yapıların çok modaliteli patoloji bağlantılarının bulunması, 2015, Fırat University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Fırat University
- Çok uluslu şirketlerin küresel ölçekte yayılma stratejilerini etkileyen faktörlerin girişimcilik bağlamında incelenmesi(2018)
- Animasyon destekli 5E Modeli uygulamasının öğrencilerin akademik başarıları ve motivasyonları üzerine etkisi(2015)
- İnce agregasında farklı oranlarda mermer tozu kullanılmış betonların dayanım ve dayanıklılık özellikleri(2013)
- Yıldırım kaynaklı elektromanyetik dalgaların alt iyonküreyi ısıtma ve iyonlaşma süreçleri(2013)
- Fuzûlî'nin Türkçe Divân'ında renklerin kullanımı(2013)
- Uranyum, toryum ve potasyumun taşınımı, menzili ve dağılım karakteristiklerinin belirlenmesi için matematiksel bir model(2013)