Beyin tümörü
teşhisinin, birçok hastalık teşhisinde olduğu gibi farklı yöntemler
kullanılarak doğrulanması gerekmektedir. Çünkü yanlış teşhis doğrudan insan
hayatını etkilemektedir. MR Spektroskopi ilk başta laboratuvar çalışmalarında
kullanılmıştır. Daha sonra MR Spektroskopinin su ve yağ haricindeki
metobolitleri ölçebildiği keşfedilmiştir. Bu keşifle beraber, MR Spektroskopi beyin tümörü teşhisinde doğrulayıcı
bir yöntem olarak kullanılmaya başlanmıştır. MR Spektroskopi ile kolin, kreatin
ve N-Asetil Aspartat metobolit değerleri ölçülür. Bu değerlerin doğru
yorumlanması ciddi bir uzmanlık gerektirir. Yapılacak bir uzman karar destek
sistemi hızlı ve doğru teşhis açısından önemlidir. Çalışma MRS temelli beyin
tümörü teşhisi için yapılabilecek uzman karar destek sisteminin temeli olan
sınıflandırma yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırmasını içermektedir.
Lojistik Regresyon yöntemi ve Naive Bayes yöntemi WEKA programında çalışılmıştır.
Naive Bayes’ de % 87 başarım, Lojistik regresyonda % 90 başarım elde
edilmiştir. ROC değerleri ise Naive Bayes için 0,912, Lojistik Regresyon için
0,977 olarak hesaplanmıştır. % 87 sınıflandırma ve 0,912 ROC hesaplaması yüksek
bir başarıdır, ancak Lojistik Regresyon daha iyi sınıflandırma ve ROC alan
hesaplaması yapmıştır. Bu da MRS temelli beyin tümörü teşhisinde uzman karar
destek sistemi oluşturmak için Lojistik Regresyonun, Naive Bayes yöntemine göre
daha uyumlu olabileceğini göstermektedir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Elektrik Elektronik Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 5 Nisan 2019 |
Gönderilme Tarihi | 15 Kasım 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019Cilt: 22 Sayı: 1 |