Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi
Öz
Siğiller,
deri üzerinde HPV virüsünün sebep olduğu bir rahatsızlıktır. Belli bir süre
sonra kendiliğinden geçmesine rağmen, görüntüsünün kötü olması ve günlük yaşamı
olumsuz etkilemesinden dolayı hastalar genellikle tedavi olmayı tercih
etmektedirler. Siğil
tedavisinde belirli bir yöntem olmadığından, uzmanlar tedavi yöntemi seçiminde
siğil türü ve hastanın fizyolojik özelliklerini dikkate almaktadırlar. Bu
çalışmada, birçok türü bulunan siğillerden, plantar ve common siğiller için
tedavi yöntemlerinin seçimi üzerinde durulmaktadır. Bu siğil türlerinin
tedavisinde, İmmünoterapi ve Kriyoterapi yaygın olarak kullanılan yöntemlerdendir.
Kriyoterapi, uygulaması kolay ve etkili bir tedavi yöntemi olup, İmmünoterapi
ise son zamanlarda yaygınlaşan ve siğil tedavisinde yüksek oranda başarı elde
edilen bir yöntemdir. Bu makalede amaç, tedavi seçiminde uzmanlara yardımcı
olmak ve hastalara uygun tedavi yönteminin belirlenmesi için, veri madenciliği
algoritmalarını uygun bir şekilde kullanmaktır. Kriyoterapi ve İmmünoterapi
veri setlerinde yapılan sınıflandırma algoritmalarının başarımları
karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. Rowson, K.E., Mahy, B.W. (1967). Human papova (wart) virus. Bacteriol Rev 1967; 31: 110–131. 2. Gibbs, S., Altman, D. G., Harvey, I., Sterling, J., & Stark, R. (2002). Local treatments for cutaneous warts: systematic review, Bmj, 325: 1-8. 3. Khozeimeh, F., Azad, F.J., Oskouei, Y.M., Jafari, M., Tehranian, S., Alizadehsani, R., Layegh, P., (2017). Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts, International Journal of Dermatology 56: 474–478. 4. Godley, M. J., Bradbeer, C. S., Gellan, M., & Thin, R. N. (1987). Cryotherapy compared with trichloroacetic acid in treating genital warts, Sexually Transmitted Infections, 63(6): 390-392. 5. https://www.tavsiyeediyorum.com/makale_11710.htm, Erişim Tarihi: 08.08.2018. 6. Khozeimeh, F., Alizadehsani, R., Roshanzamir, M., Khosravi, A., Layegh, P., Nahavandi, S., (2017). An expert system for selecting wart treatment method, Computers in Biology and Medicine 81: 167–175 7. Clifton, M.M., Johnson, S.M., Roberson, P.K., Kincannon, J., Horn, T.D., (2003). İmmunotherapy for recalcitrant warts in children using intralesional mumps or candida antigens, Pediatr. Dermatol. 20: 268–271. 8. Nofal, A., Nofal, E., (2010). Intralesional immunotherapy of common warts: successful treatment with mumps, measles and rubella vaccine, J. Eur. Acad. Dermatol. Venereol. 24: 1166–1170. 9. Horn, T.D., Johnson, S.M., Helm, R.M., Roberson, P.K., (2005). Intralesional immunotherapy of warts with mumps, Candida, and Trichophyton skin test antigens: a singleblinded, randomized, and controlled trial, Arch. Dermatol. 141: 589–594. 10. Johnson, S. M., Roberson, P. K., & Horn, T. D. (2001). Intralesional injection of mumps or Candida skin test antigens: a novel immunotherapy for warts. Archives of dermatology, 137(4):451-455. 11. Maronn, M., Salm, C., Lyon, V., Galbraith, S., (2008). One-year experience with candida antigen immunotherapy for warts and molluscum, Pediatr. Dermatol. 25: 189–192. 12. Khurshid, K., Pal, S.S., (2009). Role of candida antigen in treatment of viral warts: a placebocontrolled study, J. Pak. Assoc. Dermatol. 19: 146–150. 13. Özkan, Y., (2008), Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul 14. http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/03/31/siniflandirma-classification/, Erişim Tarihi: 07.08.2018. 15. Coşkun, C., & Baykal, A. (2011). Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması. XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 51-58. 16. Patil, T. R., & Sherekar, S. S. (2013). Performance analysis of Naive Bayes and J48 classification algorithm for data classification. International journal of computer science and applications, 6(2): 256-261. 17. Wei, C. P., & Chiu, I. T. (2002). Turning telecommunications call details to churn prediction: a data mining approach. Expert systems with applications, 23(2): 103-112. 18. Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine learning, 1(1): 81-106. 19. https://medium.com/@Emreyz/y%C3%B6ntemler-4-1-c4-5-algoritmas%C4%B1-7382de92584e, Erişim Tarihi: 30.07.2018. 20. https://www.slideshare.net/SezerFidanc/random-forest-algoritmas, Erişim Tarihi: 01.08.2018. 21. Bayes Ağları (Bayes Network), http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/ 2008/12/21/bayes-aglari-bayesian-network/, Erişim Tarihi: 03.08.2018. 22. https://kodedu.com/2014/05/naive-bayes-siniflandirma-algoritmasi/, Erişim Tarihi: 25.07.2018. 23. Data Mining Software in Java, www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/, Erişim Tarihi: 24.07.2018. 24. Kıyan, T., Yıldırım, T., (2003). Eğiticili Ve Eğiticisiz Nöral Algoritmalar Kullanarak Göğüs Kanseri Teşhisi, Elektrik -Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği 10. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 453-456. 25. http://www.derinogrenme.com/2017/03/04/yapay-sinir-aglari/, Erişim Tarihi: 29.07.2018. 26. Ardıl, E., (2009). Esnek Hesaplama Yaklaşımı İle Yazılım Hata Kestirimi, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 86s. 27. Aha, D. W., Kibler, D., & Albert, M. K. (1991). Instance-based learning algorithms. Machine learning, 6(1): 37-66. 28. Özekes, S . (2003). Veri Madenciliği Modelleri ve Uygulama Alanları, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (3): 65-82. 29. Cleary, J. G., & Trigg, L. E. (1995). K*: An instance-based learner using an entropic distance measure. In Machine Learning Proceedings , 108-114. 30. Alizadehsani, R., Habibi, J., Hosseini, M.J., Mashayekhi, H., Boghrati, R., Ghandeharioun, A., Bahadorian, B., Sani, Z.A., (2013). A data mining approach for diagnosis of coronary artery disease, Comput, Methods Prog. Biomed, 111: 52–61. 31. https://www.ce.yildiz.edu.tr/personal/.../Veri+Madenciliği-SınıflamaKumeleme.ppt, Erişim Tarihi: 30.07.2018.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
19 Eylül 2018
Gönderilme Tarihi
15 Nisan 2018
Kabul Tarihi
10 Eylül 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 30 Sayı: 2
APA
Tanyılıdızı, E., Karabatak, M., Yıldırım, G., & Özpolat, Z. (2018). Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 30(2), 249-256. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576
AMA
1.Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018;30(2):249-256. doi:10.35234/fumbd.461576
Chicago
Tanyılıdızı, Erkan, Murat Karabatak, Gökçe Yıldırım, ve Zeynep Özpolat. 2018. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30 (2): 249-56. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576.
EndNote
Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z (01 Eylül 2018) Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30 2 249–256.
IEEE
[1]E. Tanyılıdızı, M. Karabatak, G. Yıldırım, ve Z. Özpolat, “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 30, sy 2, ss. 249–256, Eyl. 2018, doi: 10.35234/fumbd.461576.
ISNAD
Tanyılıdızı, Erkan - Karabatak, Murat - Yıldırım, Gökçe - Özpolat, Zeynep. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30/2 (01 Eylül 2018): 249-256. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576.
JAMA
1.Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018;30:249–256.
MLA
Tanyılıdızı, Erkan, vd. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 30, sy 2, Eylül 2018, ss. 249-56, doi:10.35234/fumbd.461576.
Vancouver
1.Erkan Tanyılıdızı, Murat Karabatak, Gökçe Yıldırım, Zeynep Özpolat. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 01 Eylül 2018;30(2):249-56. doi:10.35234/fumbd.461576