Bu
çalışmada, kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişiler, FTIR (Fourier Transform
Infrared - Fourier
Dönüşümü Kızılötesi) spektrogramlarından elde edilen özellikler yardımıyla
sınıflandırılmıştır. Spektrogram resimlerinden özellik çıkarımı için derin
öğrenme ağlarından Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Kandan kanser
belirleme çalışmalarında karşılaşılan en büyük zorluk hasta ve sağlıklı
bireylerin FTIR sinyallerinin birbirine çok benzer olmasıdır. Önceki
çalışmalarda, genellikle FTIR sinyalleri arasından bir ayrım bulabilmek için
pik değerlerinden yararlanılmıştır. Bu çalışmada ise, bu zorluğun üstesinden
gelmek için ESA’nın kullanıldığı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen
yöntemde, kolon kanseri hastası ve sağlıklı kişilere ait plazmalardan elde
edilen FTIR sinyalleri spektrogram resimlerine dönüştürülmüştür. AlexNet modeli
kullanılarak spektrogram resimlerinden özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde
edilen özellikler Destek Vektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırılmıştır. Kan
numunesinden kolon kanserinin sınıflandırılmasına yönelik olarak yapılan çalışmalar
ile karşılaştırıldığında, önerilen yöntem ile yaklaşık %90 gibi daha iyi bir
sınıflandırma sonucu elde edilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen yöntemin kolon
kanseri hastaları ve sağlıklı kişileri ayırt edebilmede kullanılabilecek
faydalı bir yöntem olabileceğini göstermiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | MBD |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 20 Eylül 2018 |
Gönderilme Tarihi | 23 Mart 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 30 Sayı: 3 |