Classification of Prostate Cancer Gene Expression Profile with ANFIS

ARSLAN M. T., HAZNEDAR B.

1st International Mediterranean Science and Engineering Congress (IMSEC 2016), Adana, Türkiye, 26 - 28 Ekim 2016, ss.3333-3339

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Adana
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.3333-3339
  • Erciyes Üniversitesi Adresli: Hayır

Özet

Kalıtsal hastalıklara neden olan genetik faktörleri belirlemek için Mikroarray teknolojisi geliştirilmiştir. Bu mikroarray teknolojisiyle birlikte binlerce genin ifade analizi yapılarak hastalıklar hakkında çok daha fazla bilgi elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, prostat kanseri mikroarray gen ifade problemini analiz etmek için Yapay Sinir Ağları ile Bulanık Mantık yaklaşımının bir arada kullanıldığı Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Önerilen modelin sınıflandırma başarısı, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve geleneksel yöntemlerden k-En Yakın Komşu (kNN) ve J48 Karar Ağacı algoritmalarının başarılarıyla kıyaslanmıştır. Prostat kanserini sınıflandırmada önerilen ANFIS modelinin YSA ve geleneksel algoritmalardan daha başarılı olduğu gözlenmiştir.

Microarray technology has been developed to find out the genetic factors that cause inherited diseases. By this microarray technology, the statement analysis of thousands of genes was performed, thus much more information about diseases can be obtained. In this study, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), in which Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic were used together, was applied in order to analyze the prostate cancer microarray gene expression problem. The classification performance of proposed model was compared with the performances of Artificial Neural Network (ANN) and traditional algorithms such as k- Nearest Neighbor (kNN) and J48 Decision Tree. It is observed that the proposed ANFIS model is more successful than ANN and traditional algorithms on behalf of classifying Prostate Cancer.