Use of artificial intelligence techniques for diagnosis of malignant pleural mesothelioma

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid100817en_US
dc.authorid0000-0002-4732-9490en_US
dc.contributor.authorEr, Orhan
dc.contributor.authorTanrıkulu, A. Çetin
dc.contributor.authorAbakay, Abdurrahman
dc.date.accessioned2020-03-19T12:23:26Z
dc.date.available2020-03-19T12:23:26Z
dc.date.issued2015
dc.departmentDicle University, Faculty of Medicine, Department Of Chest Diseasesen_US
dc.description.abstractObjective: Malignant pleural mesothelioma is a highly aggressive tumor of the serous membranes, which in humans results from exposure to asbestos and asbestiform fibers. The incidence of malignant mesothelioma is extremely high in some Turkish villages where there is a low-level environmental exposure to erionite, a fibrous zeolite. Therefore epidemiological studies are difficult to perform in Turkey. Methods: In this paper, a study on malignant pleural mesothelioma disease diagnosis was realized by using artificial immune system. Also, the artificial immune system result was compared with the result of the multi-layer neural network focusing on malignant pleural mesothelioma disease diagnosis and using same database. The malignant pleural mesothelioma disease dataset were prepared from a faculty of medicine’s database using patient’s hospital reports. Results: 97.74% accuracy performance is obtained by artificial immune system. The accuracy results of artificial immune system algorithm are much better than the accuracy results of multi-layer neural network algorithm. Conclusion: This system is capable of conducting the classification process with a good performance to help the expert while deciding the healthy and patient subjects. So, this structure can be helpful as learning based decision support system for contributing to the doctors in their diagnosis decisions.en_US
dc.description.abstractAmaç: İnsanların beyin zarında bulunan, asbestos ve asbestiform liflerine maruz kalmakla oluşan kötü huylu plevral Mezotelyoma, oldukça saldırgan bir tümördür. Düşük seviyeli çevresel erionite fibrous zeolite’e maruz bırakılmış Türkiye’deki bazı kasabalarda Mezotelyoma görülme oranı oldukça yüksektir. Yöntemler: Bu çalışmada Mezotelyoma hastalığı teşhisi yapay bağışıklık sistemi kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Bununla beraber yapay bağışıklık sistemi sonuçları, aynı veri tabanını kullanan, Mezotelyoma hastalığının teşhisine odaklanmış çok katmanlı yapay sinir ağı sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Mezotelyoma hastalığı veri seti, hastaların hastane raporlarını kullanan tıp fakültesi veri tabanından alınmıştır. Bulgular: Yapay bağışıklık sistemi tarafından hastalık teşhisi için %97,74 doğruluk oranında bir performans elde edilmiştir. Yapay bağışıklık sistemi algoritmasının doğruluk sonuçları çok katmanlı yapay sinir ağı algoritmasından çok daha iyi olduğu görülmüştür. Sonuç: Bu sistem uzmana, sağlıklı ve hasta kişiyi sınıflandırma sürecinde doğru teşhisi bulma yönünde iyi bir performans sağlar. Böylece bu yapı ile doğru teşhis sonucuna ulaşmada doktorlara bir karar destek sistemi olarak yardımcı olur.en_US
dc.identifier.citationEr, O., Tanrıkulu, A.Ç. ve Abakay, A. (2015). Use of artificial intelligence techniques for diagnosis of malignant pleural mesothelioma. Dicle Tıp Dergisi, 42(1), 5-11.en_US
dc.identifier.doi10.5798/diclemedj.0921.2015.01.0521en_US
dc.identifier.endpage11en_US
dc.identifier.issn2458-9330
dc.identifier.issn1308-9889
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage5en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/4928
dc.identifier.urihttp://www.diclemedj.org/upload/sayi/35/Dicle%20Med%20J-02353.pdf
dc.identifier.volume42en_US
dc.institutionauthor0-Belirlenecek
dc.language.isoenen_US
dc.publisherDicle Üniversitesi Tıp Fakültesien_US
dc.relation.ispartofDicle Tıp Dergisien_US
dc.relation.publicationcategory0-Belirleneceken_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial 3.0 United States*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/*
dc.subjectMalignant pleural mesothelioma disease diagnosisen_US
dc.subjectArtificial immune systemen_US
dc.subjectMachine learning based decision support systemen_US
dc.subjectKötü huylu plevral mezotelyoma hastalığının teşhisien_US
dc.subjectYapay bağışıklık sistemien_US
dc.subjectMakine öğrenme tabanlı karar destek sistemien_US
dc.titleUse of artificial intelligence techniques for diagnosis of malignant pleural mesotheliomaen_US
dc.title.alternativeMalign plevral mezotelyoma tanısı için yapay zeka teknikleri kullanımıen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Use of artificial intelligence techniques for diagnosis of malignant pleural.pdf
Boyut:
679.98 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dicle Tıp Dergisi