- Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
- Vol: 35 Issue: 2
- Dalgacık dönüşümü ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak FTIR sinyallerinden kolon kanseri hastal...
Dalgacık dönüşümü ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak FTIR sinyallerinden kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişileri sınıflandırmak için yeni bir yöntem
Authors : Suat Toraman, Ibrahim Türkoğlu
Pages : 933-942
Doi:10.17341/gazimmfd.564803
View : 24 | Download : 7
Publication Date : 2019-12-25
Article Type : Research
Abstract :Fourier Dönüşümü Kızılötesi (FTIR – Fourier Transform Infrared) spektroskopisi, kimyasal değişimleri saptayabilme kabiliyetinden dolayı kan örneklerinden kanseri tespiti çalışmalarında kullanılmaktadır. Hastaların ve sağlıklı kişilerin FTIR sinyalini ayırt etmeye yönelik çalışmalardaki en büyük zorluk, FTIR sinyallerinde açık bir spektral farkın olmamasıdır. Daha önceki çalışmalarda, bu zorluğun üstesinden gelmek için kan örneklerinin kurutulup, daha sonra FTIR ölçümü sonucu elde edilen sinyalindeki pik değerleri veya pik oranları kullanılmıştır. Önerilen yöntemde ise, literatürden farklı olarak, plazma örnekleri kurutulmadan sıvı halde ölçülmüş ve elde edilen FTIR sinyali bir bütün olarak incelenmiştir. Her bir FTIR sinyali, dalgacık dönüşümü kullanılarak alt bantlara ayrıştırılmıştır. Kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişiler, FTIR sinyalinin alt bantlardan çıkarılan özellikler kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işlemi için Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve k-En Yakın Komşu (k-NN) algoritmaları kullanılmıştır. Kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişiler DVM ile %97,14 doğrulukla sınıflandırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin, kolon kanseri hastalarını ve sağlıklı bireyleri ayırt etmede faydalı bir yöntem olabileceğini göstermektedir.Keywords : FTIR sinyali, kolon kanseri, dalgacık dönüşümü, özellik çıkarımı, sınıflandırma