Derin Öğrenme ile FTIR Sinyallerinden Kolon Kanseri Riskinin Belirlenmesi - Toraman, Suat; Turkoglu, Ibrahim (My University, 2018)
Bu çalışmada, kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişiler, FTIR (Fourier Transform Infrared - Fourier DönüşümüKızılötesi) spektrogramlarından elde edilen özellikler yardımıyla sınıflandırılmıştır. Spektrogram resimlerindenözellik çıkarımı için derin öğrenme ağlarından Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Kandan kanserbelirleme çalışmalarında karşılaşılan en büyük zorluk hasta ve sağlıklı bireylerin FTIR sinyallerinin birbirine çokbenzer olmasıdır. Önceki çalışmalarda, genellikle FTIR sinyalleri arasından bir ayrım bulabilmek için pikdeğerlerinden yararlanılmıştır. Bu çalışmada ise, bu zorluğun üstesinden gelmek için ESA’nın kullanıldığı yenibir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde, kolon kanseri hastası ve sağlıklı kişilere ait plazmalardan elde edilenFTIR sinyalleri spektrogram resimlerine dönüştürülmüştür. AlexNet modeli kullanılarak spektrogramresimlerinden özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler Destek Vektör Makinesi (DVM) ilesınıflandırılmıştır. Kan numunesinden kolon kanserinin sınıflandırılmasına yönelik olarak yapılan çalışmalar ilekarşılaştırıldığında, önerilen yöntem ile yaklaşık %90 gibi daha iyi bir sınıflandırma sonucu elde edilmiştir.Sonuçlar, geliştirilen yöntemin kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişileri ayırt edebilmede kullanılabilecek faydalıbir yöntem olabileceğini göstermiştir.
Keywords: Mikroskopi; Bilgisayar Bilimleri; Yazılım Mühendisliği; Spektroskopi; Onkoloji