Bu tez çalışmasında, meme kanseri tedavi yöntemleri veri madenciliği kullanılarak belirlenmiştir. Çalışmada onkoloğa, meme kanseri hastalarına uygulayacağı tedavi yöntemlerini önermede yardımcı olması amacıyla bir yazılım geliştirilmiştir. Bu çalışmada yeni hastalar için tedavi yöntemlerinin belirlenmesinde Ankara Onkoloji Hastanesi'nden alınan 462 meme kanseri hasta verisi kullanılmıştır. Bu veriseti Weka veri madenciliği aracı kullanılarak işlenmiştir. Uygun tedavi yöntemini bulma amacıyla verisetine Weka'daki sınıflandırma algoritmaları tek tek uygulanmış ve sonuçlar karşılaştmlmıştır. Tahmin edilecek her alan için en iyi sonucu veren farklı algoritmalar (IB1, MultilayerPerceptron ve DecisionTable) kullanılarak doktora yardımcı "Tedavi Asistanı" adlı yazılım Java Netbeans arabirimi kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışma veri madenciliğinin tıp alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktotorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olmuştur. Anahtar Kelimeler: Meme Kanseri, Veri Madenciliği, Weka.
In this thesis, breast cancer treatment methods are determined using data minig. At this work a software is developed which helps to oncology doctor for suggests of applying breast cancer treatment methods about breast cancer patients. At this work, 462 breast cancer patient datas that they are obtain from Ankara Oncology Hospital are used to determine treatment methods for new patients. This dataset is processed with Weka data mining tool. Classify algorithms are one by one applied to dataset and results are compared for purpose of determining proper treatment method. A software program which helps to doctor and its name' s "Tedavi Asistanı" is developed using different algorithms (IB1, MultilayerPerceptron and DecisionTable) which is one of giving better result for each attribute to predict and using Java Netbeans interface. This work shows that data minig can be an useful tool for medical domain. Thus; at treatment decision step, data minig helped to doctor for making objective decision in a short time. Keywords: Breast Cancer, Data Mining, Weka.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, 2008.
Kaynakça var.
Bu tez çalışmasında, meme kanseri tedavi yöntemleri veri madenciliği kullanılarak belirlenmiştir. Çalışmada onkoloğa, meme kanseri hastalarına uygulayacağı tedavi yöntemlerini önermede yardımcı olması amacıyla bir yazılım geliştirilmiştir. Bu çalışmada yeni hastalar için tedavi yöntemlerinin belirlenmesinde Ankara Onkoloji Hastanesi'nden alınan 462 meme kanseri hasta verisi kullanılmıştır. Bu veriseti Weka veri madenciliği aracı kullanılarak işlenmiştir. Uygun tedavi yöntemini bulma amacıyla verisetine Weka'daki sınıflandırma algoritmaları tek tek uygulanmış ve sonuçlar karşılaştmlmıştır. Tahmin edilecek her alan için en iyi sonucu veren farklı algoritmalar (IB1, MultilayerPerceptron ve DecisionTable) kullanılarak doktora yardımcı "Tedavi Asistanı" adlı yazılım Java Netbeans arabirimi kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışma veri madenciliğinin tıp alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktotorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olmuştur. Anahtar Kelimeler: Meme Kanseri, Veri Madenciliği, Weka.
In this thesis, breast cancer treatment methods are determined using data minig. At this work a software is developed which helps to oncology doctor for suggests of applying breast cancer treatment methods about breast cancer patients. At this work, 462 breast cancer patient datas that they are obtain from Ankara Oncology Hospital are used to determine treatment methods for new patients. This dataset is processed with Weka data mining tool. Classify algorithms are one by one applied to dataset and results are compared for purpose of determining proper treatment method. A software program which helps to doctor and its name' s "Tedavi Asistanı" is developed using different algorithms (IB1, MultilayerPerceptron and DecisionTable) which is one of giving better result for each attribute to predict and using Java Netbeans interface. This work shows that data minig can be an useful tool for medical domain. Thus; at treatment decision step, data minig helped to doctor for making objective decision in a short time. Keywords: Breast Cancer, Data Mining, Weka.