PROSTAT SPESİFİK ANTİJEN (PSA)'NIN DEĞİŞİK YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ İLE TAHMİNİ - KAYA, MEHMET ONUR (Fırat Üniveristesi, 2011)
Bu çalışmada, prostat kanseri olan ve prostat kanseri olmayan vakalardaki, prostat spesifik antijeni (PSA) değerlerinin yapay sinir ağları (YSA) modelleri yardımıyla tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada ilk olarak istatistik, yapay sinir ağları kavramı ve tarihçesi hakkında bilgi verilmiştir. Daha sonra, bazı yapay sinir ağı modellerinin temel yapısı ve çalışma şekilleri incelenmiştir. Yapay sinir ağlarının çeşitli alanlardaki uygulamaları için literatür araştırması yapılmıştır.Uygulama aşamasında, retrospektif (geriye yönelik) veri toplama yöntemi ile 203 erkek bireye ait yaş, DRE, TPSA, fPSA, f/t, Tvolüm, TZvolüm, PSAD, TZPSAD ve patolojiye ilişkin veriler, Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Üroloji Anabilim Dalı Polikliniğinden sağlanmıştır. PSA değerlerinin tahmininde yapay sinir ağları modelleri kullanılmıştır. YSA modeli, değişik eğitim algoritmaları kullanılarak eğitilmiş ve tahminde bulunulmuştur.

In this study, prostate specific antigen (PSA) values in patients with prostate cancer and without prostate cancer were predicted with the help of differenet artificial neural networks (ANN) models. In the first stage of this study, information on statistics and artificial neural networks were presented about the concept and history. Then, the basic structure and working styles of some artificial neural network models were investigated. Literature search was carried out for various areas of artificial neural networks? applications.In the application stage, the data regarding 203 men including age, DRE, TPSA, fPSA, f/t, Tvolüm, TZvolüm, PSAD, TZPSAD and pathology were provided retrospectively in the outpatient clinic, Department of Urology, Faculty of Medicine, Gazi University. The models of artificial neural networks were used in predicting PSA values. ANN models were trained with different training algorithms and related predictions were made using these different ANN models.
The prediction of prostate specific antigen (PSA) using different models of artificial neural networks
Keywords: Biyoistatistik; Üroloji; İstatistik