Prostat Kanseri Teşhisinde Veri Madenciliği Yöntemlerinin Başırım Karşılaştırması Dr. Sait Can Yücebaş Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Bilgisayar.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
ÇIKAR-İLİŞKİ BEYANNAMESİ
Advertisements

Kırıkkale Kanser Erken Teşhis, Tarama ve Eğitim Merkezi (KETEM)
RDA Resource Description and Access
Yrd. Doç. Dr. Turan SET Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi AD
Multivitamin Use and the Risk of Mortality and Cancer Incidence
17. DÖNEM AKUPUNKTUR EĞİTİM PROGRAMINDA TEDAVİYE ALINAN 130 HASTANIN DEMOGRAFİK, KLİNİK ÖZELLİKLERİ VE TEDAVİ SONUÇLARI Dr. Derya Özmen ALPTEKİN Fiziksel.
OHSAS NEDİR? FİRMA ADI.
Prostat Kanseri Epidemiyoloji ve Etyoloji
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
Projenin Adı: Araştırmacının ve yardımcı araştırmacıların Adları: Proje ile ilgili bölümler: İlgili bölümlerin akademik kurul kararları varmı?
BİRİNCİ BASAMAK HEKİMLİĞİ
GELİŞİM PSİKOLOJİSİ.
GnRH AGONİST GnRH ANTAGONİST POOR RESPONDER BACKGROUND. This is the first published report of a prospective, randomized, controlled trial comparing a.
Güncel tıbbi bilgilerden haberdar mısınız ? ( Kendi tıbbi bilgilerinizi yönetin !) Dr.Otmar Mueller Market Manager CEE & Turkey Wolters Kluwer Health |
NANOTEKNOLOJİ: - Sağlık sektöründeki kullanım alanları
İnsan Genom Projesi.
Sınıflandırıcılar -2.
Dr. Sema Yıldız Türk Diabet e Obezite Vakfı Özel Diabet Hastanesi
Günümüz genomik çağında modern tıp
Genetiği Değiştirilmiş Organizmalar
Ovulasyon indüksiyonunda metforminin yeri Yılmaz Şahin Erciyes Üni. Tıp Fakültesi, Reproduktif Endokrinoloji ve İVF Ünitesi, Kayseri.
İzmir Onkoloji Grubu (İZOG) izog.org
Yaşlı Bakım Ekonomisinin Gelişmesinde Üniversitelerin Rolü
Lexicomp Online  1978 yılında kurulmuş olup, bünyesinde 360 Eczacı ve Doktor barındırmaktadır ve çeşitli ülkelerde ilave bağlantılı doktor ve eczacı.
Biyoinformatik.
Proje Lideri Mehmet Emin VURAL Araştırmacılar : Ahmet KARATAŞ (GAPUTAEM) Necdet AKAY (BDUTAEM) Yrd. Doç. Dr. Selahattin KİRAZ (H.Ü.Z.F.) Doç. Dr. Seyrani.
INFORMED CONSENT Assist.Prof.Dr. Mehmet KARATAS Dept. of History of Medicine & Ethics.
Web Tabanlı Klinik Karar Destek Sistemleri: Yapıları ve Özellikleri
Aile Genogramı ve Aile Çemberi
İnfertilitede Mikrocerrahi ve Laparoskopi
GÖZ HASTALIKLARINDA AKILCI İLAÇ KULLANIMI VIII.Zonguldak Oftalmoloji Kursu.
BMI DÜZEYİ VE ÜREME BAŞARISI DOÇ.DR.MUAMMER DOĞAN DR.RUHAT KARAKUŞ DR.AND YAVUZ DR.KIVANÇ ŞAHİN.
Standardize / Simüle Hasta Temelli Tıp Eğitimi Doç. Dr. Muharrem Ak Zirve Üniversitesi Emine-Bahaeddin Nakıbo ğ lu Tıp Fakültesi 1.
AVRUPA BİRLİĞİ GUNDTVİG ÖĞRENME ORTAKLIĞI ‘ALTIN ÇOCUKLAR ALTIN EBEVEYNLER’ PROJESİ EUROPEAN UNION GRUNDTVIG LEARN PARTNERSHIP GOLDEN PARENTS FOR GOLDEN.
Comt Val158Met Polimorfizminin Obez Erişkinlerdeki Önemi Avşar, Orçun 1,2,3 ;Kuşkucu, Aysegül 2 ; Sancak, Seda 4 ;Genç, Ece 1 1 Tıbbi Farmakoloji Anabilim.
Uz. Dr. Levent Tokuçoğlu Psikiyatr İzmir Selçuk Devlet Hastanesi
Bitki Moleküler Sistamatiği
GÖZ HASTALIKLARINDA AKILCI İLAÇ KULLANIMI
TIP MÜHENDİSLİĞİ KARABÜK ÜNİVERSİTESİ.
Araş. Gör. Dinçer göksülük
Vücut kitle indeksinin IVF-ICSI gebelik sonuçlarına etkisi
1Ebru D.Yenilmez, 1Abdullah Tuli, 2Abdi Bozkurt, 2Esmeray Acartürk
Kolorektal Kanser Progresyonuna Nörogenezin Etkisi
Her mide kanseri hastasında HER2 bakılmalı mı?
Maternal serum 25-OH vitamin D düzeylerinin ve Nötrofil–Lenfosit oranının ( NLR) Preeklempsi ve Preterm Doğumda Rolü Var mıdır? Medipol Üniversitesitesi.
Projenin Adı: Araştırmacının ve yardımcı araştırmacıların Adları:
A one step real time PCR method for the quantification of hepatitis delta virus RNA using an external armored RNA standard and intrinsic internal control 
Danışman Öğretim Üyesi: Erdem KARABULUT
Şimdi buradasınız: Genel bilgiler >> Literatürün değerlendirilmesi & çalışma metodolojileri>> Biyoistatistik >> Bilgi için gereksinimlerin belirlenmesi.
TIBBİ SOSYAL HİZMET DERSİ
Addition of parity to the risk of malignancy index score in evaluating adnexal masses  Ali Yavuzcan, Mete Çağlar, Emre Özgü, Yusuf Üstün, Serdar Dilbaz,
RADYOCERRAHİ UYGULANAN AKROMEGALİ HASTALARININ KLİNİK VE LABORATUVAR İZLEMİ 
 MELİHA MELİN UYGUR1, DİLEK GOGAS YAVUZ1, DİLEK DERELİ YAZICI1, OĞUZHAN DEYNELİ1,
Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi
Dizi (Array) ve Küme (Cluster)
Kalıtım ve Çevre Yrd. Doç. Dr. Ş. Gonca Zeren
Kübra ÖZDEMİR A 5.BÖLÜM BİYOİNFORMATİK
Yaşlılarda Beslenme Problemleri ve Sarkopeni
NANOTEKNOLOJİ: - Sağlık sektöründeki kullanım alanları.
Öğrencinin Adı-Soyadı: Nazan BEKTAŞ Merve TAŞ Tarih:
BİYOİNFORMATİK.
GENETİK MATERYAL DNA ve RNA’dır. DNA nedir? RNA nedir?
Araş. Gör. Dr Abdullah Kaan KURT
Yrd. Doç. Dr. Abdullah BAYKAL Konuşmacı : Cengiz Coşkun
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Kolon Kanseri Önlenebilir mi?? Niye Tarama?
Hastane Bilgi Sistemlerinde Veri Madenciliği
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
SUBJECT NAME Prepeared by Write the names of group members here
Sunum transkripti:

Prostat Kanseri Teşhisinde Veri Madenciliği Yöntemlerinin Başırım Karşılaştırması Dr. Sait Can Yücebaş Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Çanakkale

Bu çalışma, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimince Desteklenmiştir. Proje Numarası: FBA-2014-286”

Sunum Akışı Giriş Motivasyon Materyal Yöntem Bulgular

Giriş Tıp – Sağlık alanı veri madenciliğinin odak noktalarından biri Çok sayıda veri Çok boyutlu veri Erken teşhis ve Teşhis Tedavi Planlama İlaç Etkileşimi Hatırlatıcı-Uyarıcı Sistemler [2-3]

Giriş Çok boyutlu, çok miktarda veri => Genetik İnsan Genom Projesi => Gen – Hastalık İlişkisi Kanser Türleri Zihinsel – Ruhsal Hastalıklar Diyabetik Hastalıklar Kalıtımsal Hastalıklar

Giriş Bütünsel Genom İlişkilendirme Çalışmaları (GWAS) Gen – Hastalık İlişkisi Tekli nükleotid polimorfizmleri (SNP) DNA varyasyonuna neden olan tek bir nükleotidin değişimmi Değişen nükleotidler = Aleller

Motivasyon Genotip + Fenotip Bilgileri Başarım Karşılaştırması K En Yakın Komşu (tembel öğrenme) Karar Ağacı (özyineleme) Naïve Bayes (olasılıksal model) Destek Vektör Makinası (doğrusal olmayan)

“Çok Etnikli Prostat Kanseri” Materyal NCBI dbGaP “Çok Etnikli Prostat Kanseri” 1260 kişi (628 sağlıklı, 632 hasta) Afro Amearikan =358 Japon =227 Latin = 675 Her birey için 600.000 SNP ve 20 adet fenotip

Yöntem – Veri Ön İşleme Temsili SNP alt kümesi PLINK = 22.848 Metu – SNP = 2710 Fenotip Elemesi Sadece hastalar için var olan özellikler Eksik bilgi oranı %40 ve fazla olan fenotipler =12 Fenotip

bmi_cat Beden Kitle İndeksi fh_prca pa_cat packyrs_ca ethanol_ca Aile Hikayesi pa_cat Günlük Fiziksel Aktivite packyrs_ca Günlük içilen sigara miktarı X içilen yıl ethanol_ca Günlük alınan alkol miktarı

d_lyco_cat Gümlük likopen alımı p_fat_cat Günlük alınan yağ miktarı d_calc_cat Günlük kalsiyum alımı currsmoke Şu anki sigara kullanımı eversDecisiımoke Hiç sigara içip içmediği

Başarım Karşılaştırması Uygulama Aracı = RapidMiner 5.3 Performans Kriterleri => 10 Katmanlı Çapraz Geçerlilik Testi

K-En Yakın Komşu K = [3 – 5], K =3

Naïve Bayes

Karar Ağacı Quinlan’ ın ID3 Ayrım Kriteri = Bilgi Kazancı Oranı Dallanma İçin min. Boyut= 4 Min. Yaprak Boyutu = 2

Destek Vektör Makinası Çekirdek = RBF C =10 Gamma = 0.001

Karşılaştırmalı Sonuçlar

Bulgular

ETNİK KÖKEN AFRO AMERİKAN JAPON Fenotip Dallanma Genotip Dallanma

Bulgular Beden Kitle indeksi (çok düşük veya çok büyük) BMI<22,5 => Hasta [56,57,58] Ailede prostat kanseri hikayesi [59] Gün içinde içilen sigara miktarı [60,61]

Bulgular 41 adet ilişkili SNP regulomeDB ENSEMBL 24 adet SNP (genetik varyasyon) ENSEMBL 17 adet SNP (hastalıkla ilişkili)

rs11790106 =>ATP2B2 geni => enerji üretimi ve kalsiyum taşıması Rs12644498=>ARL9 geni => ATP/GTP 6887293 =>AGBL4 => ATP/GTP Tüm bu genler IGF1=> insüline bağlı gelişim BMI ile ilişkili olabilir

Teşekkürler

Referanslar C.Yücebaş and Y. Aydın Son (March 20, 2014). “A Prostate Cancer Model build by a Novel SVM-ID3 Hybrid Feature Selection Method using both genotyping and phenotype data from dbGaP”. DOI: 10.1371/journal.pone.0091404. Coiera, E., (2003). Clinical Decision Support Systems: Guide to Health Informatics. CRC Press. Arnold, London. Sen, A., et al., (2012). Clinical Decision Support: Converging toward an Itegrated Architecture. J Biomed Inform. 45(5):1009–1017

Edward Giovannucci, et al Edward Giovannucci, et al.. (2003) Body Mass Index and Risk of Prostate Cancer in U.S. Health Professionals. JNCI J Natl Cancer Inst. 95(16):1240-1244   Cao Y, Ma J. (2011) Body Mass Index, Prostate Cancer-Specific Mortality, and Biochemical Recurrence: A Systematic Review and Meta-Analysis. Cancer Prev Res (Phila).4(4):486-501 Rodriguez C, et al.. (2001) Body Mass Index, Height, and Prostate Cancer Mortality In Two Large Cohorts of Adult Men In The United States. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 10(4):345-53. Gary D, et al.. (2006) Family History and The Risk Of Prostate Cancer. The Prostate. 17(4):337–347 Lora A. Plaskon, et al.. (2003) Cigarette Smoking and Risk of Prostate Cancer in Middle-Aged Men. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 12:604-609 Steven S. Coughlin, et al. (1995) Cigarette Smoking as a Predictor of Death from Prostate Cancer in 348,874 Men Screened for the Multiple Risk Factor Intervention Trial. American Journal of Epidemiology. 143(10):1002-1006