Meme kanseri, cilt kanseri sonrasý kadýnlarda ikinci en sýk görülen kanser türüdür. Bu kanser türü oldukça heterojen bir hastalýktýr. Bu tip meme kanserinin en sýk görülen tipi duktal karsinomdur ve süt kanallarýnýn astarýnda baþlar. Sadece memenin lobundan küçük memeye süt taþýyan ince borulardan baþka birþey deðildir. Diðer bir meme kanseri tipi ise, memenin lobunda baþlayan lobüler karsinomdur. Ýnvaziv meme kanseri, meme kanallarýnda veya lobüllerinde baþladýðý yerden baþlayan normal dokuya yayýlan meme kanseridir. Meme kanseri, hem erkek hem de kadýnlarda görülür, ancak erkek meme kanseri nadirdir. Meme kanseri erken yanma belirtileri yeni bir yumru algýlanmasýný veya meme derisindeki bir deðiþikliði algýlayabilir. Bunlar meme kanserinin erken teþhisi için belirti ve bulgularýdýr. Makine öðrenmesi ve sýnýflandýrma algoritmalarý bu görevi yerine getirmek için güçlü bir araç ve tekniktir. Son yýllarda meme kanseri konusundaki týp araþtýrmalarýnýn en önemli yardýmcýsý makine öðrenmesidir. Bu çalýþmada 357’si iyi huylu, 212’si kötü huylu olan 569 denekten oluþan Breast Cancer Wisconsin UCI veri seti üzerinde yarýçapý, doku, çevre, alan, pürüzsüzlük, yoðunluk ve içbükeylik gibi özelliklerle çeþitli sýnýflandýrýcý algoritmalar üzerinde deðerlendirmeler yapýlmýþtýr. K En Yakýn Komþu, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Karar Aðacý, Navive Bayes algoritmalarý arasýnda karþýlaþtýrmalar yapýlmýþtýr. Çýkan sonuçlarda farklý parametreler kullanýlarak en iyi sonuç Karar Aðacý algoritmasý ile %91,23 oranýnda doðruluk elde edilmiþtir.
Anahtar Kelimeler: Meme Kanseri Tahmini, Makine Öðrenmesi, Sýnýflandýrma Algoritmalarý
|
