A New Classification Method Based on Machine Learning Techniques for Cancer Diagnosis

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorEyüpoğlu, Can
dc.contributor.authorYavuz, Erdem
dc.date.accessioned2026-02-08T15:03:02Z
dc.date.available2026-02-08T15:03:02Z
dc.date.issued2020
dc.departmentBursa Teknik Üniversitesi
dc.description.abstractOne of the major causes of human death is cancer. Breast cancer is the main reason for cancer deaths among women. Early diagnosis is the way to reduce deaths due to this cancer type. One of the main objectives of the use of expert systems, artificial intelligence and machine learning techniques in medicine is to assist doctors in early diagnosis of diseases. Among cancer types, the risk of death can be greatly reduced by early diagnosis, especially in breast cancer. In this study, a new cancer diagnosis method based on Principal Component Analysis (PCA) and Feed Forward Neural Network (FFNN) has been proposed. The performance of the proposed method is tested on the Breast Cancer Coimbra Dataset (BCCD) with classification accuracy, precision, recall and F-measure metrics. Besides, the comparative performance analysis of the proposed method with conventional machine learning techniques and studies in the literature is performed. Experimental results show that the proposed method is effective and can be utilized by doctors for early diagnosis.
dc.description.abstractİnsan ölümlerinin en büyük nedenlerinden biri kanserdir. Kadınlar arasındaki kanser ölümlerinin başlıca sebebi ise meme kanseridir. Bu kanser türü sebebiyle yaşanan ölümleri azaltmanın yolu erken teşhistir. Uzman sistemler, yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin tıp alanında kullanılmasının temel amaçlarından biri hastalıkları erken teşhis etmede doktorlara yardımcı olmaktır. Kanser türleri arasında özellikle meme kanserinde erken teşhis sayesinde ölüm riski büyük oranda düşürülebilir. Bu çalışmada temel bileşen analizi (Principal Component Analysis-PCA) ve ileri beslemeli sinir ağı (Feed Forward Neural Network-FFNN) temelli yeni bir kanser teşhisi yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı Meme Kanseri Coimbra Veri Seti (Breast Cancer Coimbra Dataset-BCCD) üzerinde sınıflandırma doğruluğu, kesinlik, duyarlılık ve F-ölçütü metrikleri ile test edilmiştir. Ayrıca önerilen yöntemin klasik makine öğrenmesi teknikleri ve literatürdeki çalışmalar ile ayrıntılı olarak karşılaştırmalı performans analizi yapılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemin etkin olduğunu ve erken teşhis için doktorlar tarafından kullanılabileceğini göstermektedir.
dc.identifier.doi10.35193/bseufbd.742456
dc.identifier.endpage1123
dc.identifier.issn2458-7575
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage1106
dc.identifier.trdizinid425386
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35193/bseufbd.742456
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12885/3815
dc.identifier.volume7
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.publisherBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
dc.relation.ispartofBilecik Seyh Edebali University Journal of Science
dc.relation.ispartofBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260207
dc.subjectEngineering
dc.subjectMühendislik
dc.titleA New Classification Method Based on Machine Learning Techniques for Cancer Diagnosis
dc.title.alternativeKanser Teşhisi için Makine Öğrenmesi Tekniklerine Dayalı Yeni Bir Sınıflandırma Metodu
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu