TRAINING OF ANFIS NETWORK USING GENETIC ALGORITHM FOR DIAGNOSIS OF PROSTATE CANCER


ARSLAN M. T. , Arslan D., HAZNEDAR B.

I. INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND VOCATIONAL STUDIES CONGRESS (BILMES 2017), Nevşehir, Türkiye, 5 - 08 Ekim 2017, ss.405

  • Basıldığı Şehir: Nevşehir
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.405

Özet

Prostat kanseri, erkek bireyler arasında en yaygın görülen kanser çeşidi olmakla birlikte en fazla ölüme sebep olan kanser hastalıklarından birisidir. Prostat kanserinin erken teşhis edilmesi hastalığın tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Prostat kanseri gibi kalıtsal hastalıkların tanısında mikroarray teknolojisi oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu teknoloji sayesinde binlerce genin ifade analizi yapılarak kanser hakkında daha fazla bilgi elde edilebilmektedir. Ancak, mikroarray verilerindeki binlerce gen arasında bulunan karmaşık ilişkileri analiz etmek oldukça zordur. Bunun için son yıllarda, yüksek performanslı yapay zekâ tabanlı sınıflandırma yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, prostat kanseri gen ifade profillerini sınıflandırmak için Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) parametrelerinin Genetik Algoritma (GA) ile optimize edilmesine yönelik hibrid bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, farklı algoritmalar ile eğitilen ANFIS modellerinin performanslarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, önerilen yöntemin %90.32 doğruluk oranıyla diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Prostate cancer is one of the most common type of cancer among males as well as causing the most deaths. Early diagnosis of prostate cancer plays an important role in the treatment of the disease. Microarray technology is widely used in the diagnosis of inherited diseases such as prostate cancer. With this technology, it is possible to obtain more knowledge about cancer by analyzing thousands of gene expressions However, it is quite difficult to analyze complex relationships among thousands of genes in microarray data. For this reason, high performance artificial intelligence-based classification methods are needed in recent years. In this study, a hybrid method has been proposed for optimizing parameters of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) with Genetic Algorithm (GA) in order to classify prostate cancer gene expression profiles. The performance of the proposed method is compared with those of ANFIS models trained by different learning algorithms. According to obtained results, the proposed method is more successful than the other methods, with the accuracy of 90.32%.