Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS’in eğitilmesi

2017-01-01
Haznedar, Bülent
Arslan, Mustafa Turan
Kalınlı, Adem
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.
Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Suggestions

Training ANFIS structure using genetic algorithm for liver cancer classification based on microarray gene expression data
Haznedar, Bülent; Arslan, Mustafa Turan; Kalınlı, Adem (2017-02-01)
Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE ...
Training of ANFIS Network by Genetic Algorithm for Diagnosis of Leukemia Cancer Subtypes Using Gene Expression Profile
Arslan, Mustafa Turan; Haznedar, Bülent; Kalınlı, Adem (2017-05-12)
In this study, subtypes of Leukemia cancer has classified by using microarray gene expression profiles. An approach is proposed to train Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) network by using a population-based Genetic Algorithm (GA) to classify this cancer data. The classification success of the proposed model has compared with the successes of Backpropagation (BP)-ANFIS and Hybrid-ANFIS, which are derivative based ANFIS models. According to obtained results, GA-ANFIS model has performed ve...
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...
Efficient partially observable markov decision process based formulation of gene regulatory network control problem
Erdoğdu, Utku; Polat, Faruk; Alhajj, Reda; Department of Computer Engineering (2012)
The need to analyze and closely study the gene related mechanisms motivated the research on the modeling and control of gene regulatory networks (GRN). Di erent approaches exist to model GRNs; they are mostly simulated as mathematical models that represent relationships between genes. Though it turns into a more challenging problem, we argue that partial observability would be a more natural and realistic method for handling the control of GRNs. Partial observability is a fundamental aspect of the problem; ...
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...
Citation Formats
B. Haznedar, M. T. Arslan, and A. Kalınlı, “Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS’in eğitilmesi,” Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, pp. 54–62, 2017, Accessed: 00, 2021. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/74148.