Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Open Science Policy
Open Science Policy
Open Access Guideline
Open Access Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Communities & Collections
Communities & Collections
Help
Help
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Guides
Guides
Thesis submission
Thesis submission
MS without thesis term project submission
MS without thesis term project submission
Publication submission with DOI
Publication submission with DOI
Publication submission
Publication submission
Supporting Information
Supporting Information
General Information
General Information
Copyright, Embargo and License
Copyright, Embargo and License
Contact us
Contact us
Training ANFIS structure using genetic algorithm for liver cancer classification based on microarray gene expression data
Date
2017-02-01
Author
Haznedar, Bülent
Arslan, Mustafa Turan
Kalınlı, Adem
Metadata
Show full item record
Item Usage Stats
348
views
0
downloads
Cite This
Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Sınıflandırma, verilerin analiz edilmesi için önemli bir veri madenciliği tekniği olup tıp, genetik ve biyomedikal mühendisliği başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle tıp alanında DNA mikrodizi gen ekspresyon verilerini sınıflandırmaya yönelik yapılan çalışmalarda artış görülmektedir. Ancak, mikrodizi gen ekspresyon (ifade) verilerinde bulunan gen sayılarının çokluğu ve bu veriler arasında doğrusal olmayan bağıntılar bulunması gibi problemlerden dolayı geleneksel sınıflandırma algoritmalarının başarımları sınırlı kalabilmektedir. Bu sebeplerden dolayı son yıllarda sınıflandırma probleminin çözümü için yapay zekâ tekniklerine dayalı sınıflandırma yöntemlerine olan ilgi giderek artmaya başlamıştır. Bu çalışmada, karaciğer mikrodizi kanser veri setinin sınıflandırılması için Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Genetik Algoritmaya (GA) dayalı hibrid bir yaklaşım önerilmiştir. Simülasyon sonuçları, diğer bazı yöntemlere ait sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
URI
https://hdl.handle.net/11511/72625
Journal
SAKARYA UNİVERSİTY JOURNAL OF SCİENCE
DOI
https://doi.org/10.16984/saufenbilder.283823
Collections
Other, Article
Suggestions
OpenMETU
Core
Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS’in eğitilmesi
Haznedar, Bülent; Arslan, Mustafa Turan; Kalınlı, Adem (2017-01-01)
Sınıflandırma, verilerin analiz edilmesi için önemli bir veri madenciliği tekniği olup tıp, genetik ve biyomedikal mühendisliği başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle tıp alanında DNA mikrodizi gen ekspresyon verilerini sınıflandırmaya yönelik yapılan çalışmalarda artış görülmektedir. Ancak, mikrodizi gen ekspresyon (ifade) verilerinde bulunan gen sayılarının çokluğu ve bu veriler arasında doğrusal olmayan bağıntılar bulunması gibi problemlerden dolayı geleneksel sınıflandırma algor...
Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Classification of Microarray Gene Expression Cancer Profiles
Haznedar, Bülent; Arslan, Mustafa Turan; Kalınlı, Adem (2018-05-01)
Microarray is a technology that enables simultaneously analysis of thousands of genes in DNA structure depending on the advances in biochemistry. With this technology, it has become possible to diagnose and treat heredity diseases by analyzing thousands of gene expression levels. This study proposes an artificial intelligence method, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), to classify cancer gene expression profiles. The findings obtained with the proposed ANFIS approach are compared with the results...
A Cell Culture Chip with Transparent, Micropillar-Decorated Bottom for Live Cell Imaging and Screening of Breast Cancer Cells
Ermiş Şen, Menekşe; ANTMEN ALTUNSOY, EZGİ; Kuren, Ozgur; Demirci, Utkan; Hasırcı, Vasıf Nejat (2022-01-01)
In the recent years, microfabrication technologies have been widely used in cell biology, tissue engineering, and regenerative medicine studies. Today, the implementation of microfabricated devices in cancer research is frequent and advantageous because it enables the study of cancer cells in controlled microenvironments provided by the microchips. Breast cancer is one of the most common cancers in women, and the way breast cancer cells interact with their physical microenvironment is still under investigat...
Criteria for the Evaluation of Workflow Management Systems for Scientific Data Analysis
Dilan Kiran, Aleyna; Ay, Mehmet Can; Alllmer, Jens (Orta Doğu Teknik Üniversitesi Enformatik Enstitüsü; 2022-10)
Many scientific endeavors, such as molecular biology, have become dependent on largescale data and its analysis. For example, precision medicine depends on molecular measurements and data analysis on a per-patient basis. Data analysis, supporting medical decisions, has to be standardized and performed in a consistent manner across patients. While perhaps not life-threatening, data analyses in basic research have become increasingly complex. RNA-seq data, for example, entails a multi-step analysis ranging fr...
Ensemble classifiers for medical diagnosis of knee osteoarthritis using gait data
Koktas, Nigar Sen; Yalabik, Nese; Yavuzer, Gunes (2006-12-16)
Automated or semi-automated gait analysis systems are important in assisting physicians for diagnosis of various diseases. The objective of this study is to discuss ensemble methods for gait classification as a part of preliminary studies of designing a semi-automated diagnosis system. For this purpose gait data is collected from 110 sick subjects (having knee Osteoarthritis (OA)) and 91 age-matched normal subjects. A set of Multilayer Perceptrons (MLPs) is trained by using joint angle and time-distance par...
Citation Formats
IEEE
ACM
APA
CHICAGO
MLA
BibTeX
B. Haznedar, M. T. Arslan, and A. Kalınlı, “Training ANFIS structure using genetic algorithm for liver cancer classification based on microarray gene expression data,”
SAKARYA UNİVERSİTY JOURNAL OF SCİENCE
, pp. 54–62, 2017, Accessed: 00, 2021. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/72625.