Abstract
Bu çalışma Wisconsin göğüs kanseri teşhisi veritabanından (WDBC) elde edilen ölçümlerden yararlanılarak
yapılmıştır[7].Veriler sırasıyla, kitle kalınlığı, hücre boyutunun birbirine benzerliği, hücre şeklinin birbirine
benzerliği, marjinal yapışkanlık,tek epitelyal hücre boyutu,saf çekirdek, donuk kromatin ,normal çekirdek,mitoz
bölünmelerdir.[5]. Veritabanından elde edilen verilerle yapay sinir ağları kullanılarak ulaşılan değerlere bakıldığında
iyi huylu ve kötü huylu kitle tespitinin yapılabileceğini destekleyen sonuçlara ulaşılmaya çalışıldı.Bunun
sonucunda ileriki çalışmalar için kitle tespitinde yeni yöntemlerin ortaya çıkarılmasına vesile olmak amaçlanmıştır.
Abstract
This study was performed according to data that was obtained from the Wisconsin Diagnosis Breast
Cancer Database (WDBC)[7] Datas were clump thickness, uniformity of cell size, uniformity of cell shape, marginal
adhesion , single epithelial cell size, bare nuclei ,bland chromatin, normal nucleoli and mitoses.[5]Evaluating the
values that were obtained from the database and the resualts that were reached by using artificial neural networks we
suggest that the differential diagnosis of malignant or benign mass could be proposed. As a result, this study may
help finding out new processes at the mass determination for future studies.
Details
| Other ID | JA84YE87TY |
|---|---|
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | April 1, 2008 |
| Submission Date | April 1, 2008 |
| Published in Issue | Year 2008 Volume: 4 Issue: 1 |