Kanser Biyoenformatiğinde Yapay Zeka

Dr. Yalçın ÖZKAN ve Doç. Dr. Çiğdem Selçukcan EROL

 

 

 farkımız, kitaplarımızda...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISBN: 978-605-9594-, Ağustos 2018

380 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt


Kanser Biyoenformatiğinde Yapay Zeka indir PDF                 şimdi satın al


Günümüzde kanser araştırmaları disiplinler arası bir alana dönüşmüş, bu alanda pek çok farklı türden çalışmalar yürütülmeye başlanmıştır. Araştırmalarda üretilen verinin çözümlenmesi söz konusu olduğunda, geleneksel yöntemlerin dışında daha etkin olduğuna inanılan farklı yaklaşımlara gereksinim duyulmuştur. Bunların başında makine öğrenmesi veya bir başka deyişle yapay zeka yöntemleri sayılabilir. Yapay zeka yöntemlerinin günümüzde hemen hemen her alana el attığını görüyoruz.

 

Kanser araştırmalarında klinik ve genetik verilerden yararlanılarak hastalıkların tanısı ve risk faktörlerinin belirlenmesinde yapay zeka algoritmalarına başvurulmaktadır. Görüntü işleme açısından bakıldığında yapay zeka algoritmalarının oldukça gelişkin bir tanı aracı olabileceğini söyleyebiliriz. Örneğin, cilt kanseri ile ilgili resimleri değerlendiren bir yapay zeka uygulaması oldukça tatminkar tahminler üretebilmektedir. Kitabımızda klinik ve genetik veri kümeleri yanı sıra, akciğer kanseri ve meme kanseri ile ilgili görüntü verisinden derin öğrenme algoritmaları yardımıyla tanı modellerinin nasıl geliştirilebileceği üzerinde durulmuştur.  Açık kaynak kanser veri kümelerine R yazılımı yardımıyla nasıl ulaşılabileceği,  bu verinin nasıl bir ön işlemeye tabi tutulacağı, makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanarak verinin nasıl modellenebileceği ayrıntılı biçimde anlatılmaktadır.

 

Kitapta birçok farklı algoritma yanı sıra, özellikle yapay zekanın derin öğrenme algoritması klinik ve genetik veriler üzerinde denenmiş; kanser görüntülerinin işlenmesinde ise konvolüsyonel derin öğrenme algoritmasına yer verilmiştir. Kitap tekrarlanabilir (reproduciple) araştırma yöntemini benimsemiştir. Konular içinde sunulan R kodları sayesinde okuyucu aynı kodları kullanarak problemleri test edebilir.

 

Bu kitap, kanser veri kümeleri üzerinde çalışmalar yapmayı düşünen ve tıp, biyoenformatik, bilişim, mühendislik gibi farklı alanlardan gelen araştırmacılar için tasarlanmıştır.


İÇİNDEKİLER

Önsöz 

 

Bölüm 1. R Programlama Diline Giriş

 

Bölüm 2. Biyoenformatik ve Yapay Zeka

 

Bölüm 3. Kanser Veri Kümelerine Erişim

 

Bölüm 4. Temel Önişleme Yöntemleri

 

Bölüm 5. Önişlemede Aykırı Değerler

 

Bölüm 6. Önişlemede Ayrıklaştırma ve Öznitelik seçimi

 

Bölüm 7. Kanser Verisinde Sınıflandırma Süreci

 

Bölüm 8. Sınıflandırma Ağaçları

 

Bölüm 9. Bayes ve Destek Vektör Makinası Sınıflandırıcıları

 

Bölüm 10. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

 

Bölüm 11- Kanser Görüntü Verisinde Konvolüsyonel Derin Öğrenme

 

Bölüm 12- Kanser Verisinde Kümeleme

 

Bölüm 13. Hiyerarşik Kümeleme

 

Bölüm 14. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme

 

Bölüm 15. Kümeleme Modellerinin Karşılaştırılması

 

Kaynakça

Dizin


http://www.tdk.com.tr/images_buyuk/f67/Algoritma-Gelistirme-ve-Veri-Yap_5767_1.jpg


Akademik bilimsel ve üniversite ders kitapları; Papatya Bilim Yayınevi