Research Article
BibTex RIS Cite

Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi

Year 2018, , 249 - 256, 19.09.2018
https://doi.org/10.35234/fumbd.461576

Abstract

Siğiller,
deri üzerinde HPV virüsünün sebep olduğu bir rahatsızlıktır. Belli bir süre
sonra kendiliğinden geçmesine rağmen, görüntüsünün kötü olması ve günlük yaşamı
olumsuz etkilemesinden dolayı hastalar genellikle tedavi olmayı tercih
etmektedirler.
Siğil
tedavisinde belirli bir yöntem olmadığından, uzmanlar tedavi yöntemi seçiminde
siğil türü ve hastanın fizyolojik özelliklerini dikkate almaktadırlar. Bu
çalışmada, birçok türü bulunan siğillerden, plantar ve common siğiller için
tedavi yöntemlerinin seçimi üzerinde durulmaktadır. Bu siğil türlerinin
tedavisinde, İmmünoterapi ve Kriyoterapi yaygın olarak kullanılan yöntemlerdendir.
Kriyoterapi, uygulaması kolay ve etkili bir tedavi yöntemi olup, İmmünoterapi
ise son zamanlarda yaygınlaşan ve siğil tedavisinde yüksek oranda başarı elde
edilen bir yöntemdir. Bu makalede amaç, tedavi seçiminde uzmanlara yardımcı
olmak ve hastalara uygun tedavi yönteminin belirlenmesi için, veri madenciliği
algoritmalarını uygun bir şekilde kullanmaktır. Kriyoterapi ve İmmünoterapi
veri setlerinde yapılan sınıflandırma algoritmalarının başarımları
karşılaştırılmıştır. 

References

  • 1. Rowson, K.E., Mahy, B.W. (1967). Human papova (wart) virus. Bacteriol Rev 1967; 31: 110–131. 2. Gibbs, S., Altman, D. G., Harvey, I., Sterling, J., & Stark, R. (2002). Local treatments for cutaneous warts: systematic review, Bmj, 325: 1-8. 3. Khozeimeh, F., Azad, F.J., Oskouei, Y.M., Jafari, M., Tehranian, S., Alizadehsani, R., Layegh, P., (2017). Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts, International Journal of Dermatology 56: 474–478. 4. Godley, M. J., Bradbeer, C. S., Gellan, M., & Thin, R. N. (1987). Cryotherapy compared with trichloroacetic acid in treating genital warts, Sexually Transmitted Infections, 63(6): 390-392. 5. https://www.tavsiyeediyorum.com/makale_11710.htm, Erişim Tarihi: 08.08.2018. 6. Khozeimeh, F., Alizadehsani, R., Roshanzamir, M., Khosravi, A., Layegh, P., Nahavandi, S., (2017). An expert system for selecting wart treatment method, Computers in Biology and Medicine 81: 167–175 7. Clifton, M.M., Johnson, S.M., Roberson, P.K., Kincannon, J., Horn, T.D., (2003). İmmunotherapy for recalcitrant warts in children using intralesional mumps or candida antigens, Pediatr. Dermatol. 20: 268–271. 8. Nofal, A., Nofal, E., (2010). Intralesional immunotherapy of common warts: successful treatment with mumps, measles and rubella vaccine, J. Eur. Acad. Dermatol. Venereol. 24: 1166–1170. 9. Horn, T.D., Johnson, S.M., Helm, R.M., Roberson, P.K., (2005). Intralesional immunotherapy of warts with mumps, Candida, and Trichophyton skin test antigens: a singleblinded, randomized, and controlled trial, Arch. Dermatol. 141: 589–594. 10. Johnson, S. M., Roberson, P. K., & Horn, T. D. (2001). Intralesional injection of mumps or Candida skin test antigens: a novel immunotherapy for warts. Archives of dermatology, 137(4):451-455. 11. Maronn, M., Salm, C., Lyon, V., Galbraith, S., (2008). One-year experience with candida antigen immunotherapy for warts and molluscum, Pediatr. Dermatol. 25: 189–192. 12. Khurshid, K., Pal, S.S., (2009). Role of candida antigen in treatment of viral warts: a placebocontrolled study, J. Pak. Assoc. Dermatol. 19: 146–150. 13. Özkan, Y., (2008), Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul 14. http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/03/31/siniflandirma-classification/, Erişim Tarihi: 07.08.2018. 15. Coşkun, C., & Baykal, A. (2011). Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması. XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 51-58. 16. Patil, T. R., & Sherekar, S. S. (2013). Performance analysis of Naive Bayes and J48 classification algorithm for data classification. International journal of computer science and applications, 6(2): 256-261. 17. Wei, C. P., & Chiu, I. T. (2002). Turning telecommunications call details to churn prediction: a data mining approach. Expert systems with applications, 23(2): 103-112. 18. Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine learning, 1(1): 81-106. 19. https://medium.com/@Emreyz/y%C3%B6ntemler-4-1-c4-5-algoritmas%C4%B1-7382de92584e, Erişim Tarihi: 30.07.2018. 20. https://www.slideshare.net/SezerFidanc/random-forest-algoritmas, Erişim Tarihi: 01.08.2018. 21. Bayes Ağları (Bayes Network), http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/ 2008/12/21/bayes-aglari-bayesian-network/, Erişim Tarihi: 03.08.2018. 22. https://kodedu.com/2014/05/naive-bayes-siniflandirma-algoritmasi/, Erişim Tarihi: 25.07.2018. 23. Data Mining Software in Java, www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/, Erişim Tarihi: 24.07.2018. 24. Kıyan, T., Yıldırım, T., (2003). Eğiticili Ve Eğiticisiz Nöral Algoritmalar Kullanarak Göğüs Kanseri Teşhisi, Elektrik -Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği 10. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 453-456. 25. http://www.derinogrenme.com/2017/03/04/yapay-sinir-aglari/, Erişim Tarihi: 29.07.2018. 26. Ardıl, E., (2009). Esnek Hesaplama Yaklaşımı İle Yazılım Hata Kestirimi, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 86s. 27. Aha, D. W., Kibler, D., & Albert, M. K. (1991). Instance-based learning algorithms. Machine learning, 6(1): 37-66. 28. Özekes, S . (2003). Veri Madenciliği Modelleri ve Uygulama Alanları, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (3): 65-82. 29. Cleary, J. G., & Trigg, L. E. (1995). K*: An instance-based learner using an entropic distance measure. In Machine Learning Proceedings , 108-114. 30. Alizadehsani, R., Habibi, J., Hosseini, M.J., Mashayekhi, H., Boghrati, R., Ghandeharioun, A., Bahadorian, B., Sani, Z.A., (2013). A data mining approach for diagnosis of coronary artery disease, Comput, Methods Prog. Biomed, 111: 52–61. 31. https://www.ce.yildiz.edu.tr/personal/.../Veri+Madenciliği-SınıflamaKumeleme.ppt, Erişim Tarihi: 30.07.2018.
Year 2018, , 249 - 256, 19.09.2018
https://doi.org/10.35234/fumbd.461576

Abstract

References

  • 1. Rowson, K.E., Mahy, B.W. (1967). Human papova (wart) virus. Bacteriol Rev 1967; 31: 110–131. 2. Gibbs, S., Altman, D. G., Harvey, I., Sterling, J., & Stark, R. (2002). Local treatments for cutaneous warts: systematic review, Bmj, 325: 1-8. 3. Khozeimeh, F., Azad, F.J., Oskouei, Y.M., Jafari, M., Tehranian, S., Alizadehsani, R., Layegh, P., (2017). Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts, International Journal of Dermatology 56: 474–478. 4. Godley, M. J., Bradbeer, C. S., Gellan, M., & Thin, R. N. (1987). Cryotherapy compared with trichloroacetic acid in treating genital warts, Sexually Transmitted Infections, 63(6): 390-392. 5. https://www.tavsiyeediyorum.com/makale_11710.htm, Erişim Tarihi: 08.08.2018. 6. Khozeimeh, F., Alizadehsani, R., Roshanzamir, M., Khosravi, A., Layegh, P., Nahavandi, S., (2017). An expert system for selecting wart treatment method, Computers in Biology and Medicine 81: 167–175 7. Clifton, M.M., Johnson, S.M., Roberson, P.K., Kincannon, J., Horn, T.D., (2003). İmmunotherapy for recalcitrant warts in children using intralesional mumps or candida antigens, Pediatr. Dermatol. 20: 268–271. 8. Nofal, A., Nofal, E., (2010). Intralesional immunotherapy of common warts: successful treatment with mumps, measles and rubella vaccine, J. Eur. Acad. Dermatol. Venereol. 24: 1166–1170. 9. Horn, T.D., Johnson, S.M., Helm, R.M., Roberson, P.K., (2005). Intralesional immunotherapy of warts with mumps, Candida, and Trichophyton skin test antigens: a singleblinded, randomized, and controlled trial, Arch. Dermatol. 141: 589–594. 10. Johnson, S. M., Roberson, P. K., & Horn, T. D. (2001). Intralesional injection of mumps or Candida skin test antigens: a novel immunotherapy for warts. Archives of dermatology, 137(4):451-455. 11. Maronn, M., Salm, C., Lyon, V., Galbraith, S., (2008). One-year experience with candida antigen immunotherapy for warts and molluscum, Pediatr. Dermatol. 25: 189–192. 12. Khurshid, K., Pal, S.S., (2009). Role of candida antigen in treatment of viral warts: a placebocontrolled study, J. Pak. Assoc. Dermatol. 19: 146–150. 13. Özkan, Y., (2008), Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul 14. http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/03/31/siniflandirma-classification/, Erişim Tarihi: 07.08.2018. 15. Coşkun, C., & Baykal, A. (2011). Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması. XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 51-58. 16. Patil, T. R., & Sherekar, S. S. (2013). Performance analysis of Naive Bayes and J48 classification algorithm for data classification. International journal of computer science and applications, 6(2): 256-261. 17. Wei, C. P., & Chiu, I. T. (2002). Turning telecommunications call details to churn prediction: a data mining approach. Expert systems with applications, 23(2): 103-112. 18. Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine learning, 1(1): 81-106. 19. https://medium.com/@Emreyz/y%C3%B6ntemler-4-1-c4-5-algoritmas%C4%B1-7382de92584e, Erişim Tarihi: 30.07.2018. 20. https://www.slideshare.net/SezerFidanc/random-forest-algoritmas, Erişim Tarihi: 01.08.2018. 21. Bayes Ağları (Bayes Network), http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/ 2008/12/21/bayes-aglari-bayesian-network/, Erişim Tarihi: 03.08.2018. 22. https://kodedu.com/2014/05/naive-bayes-siniflandirma-algoritmasi/, Erişim Tarihi: 25.07.2018. 23. Data Mining Software in Java, www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/, Erişim Tarihi: 24.07.2018. 24. Kıyan, T., Yıldırım, T., (2003). Eğiticili Ve Eğiticisiz Nöral Algoritmalar Kullanarak Göğüs Kanseri Teşhisi, Elektrik -Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği 10. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 453-456. 25. http://www.derinogrenme.com/2017/03/04/yapay-sinir-aglari/, Erişim Tarihi: 29.07.2018. 26. Ardıl, E., (2009). Esnek Hesaplama Yaklaşımı İle Yazılım Hata Kestirimi, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 86s. 27. Aha, D. W., Kibler, D., & Albert, M. K. (1991). Instance-based learning algorithms. Machine learning, 6(1): 37-66. 28. Özekes, S . (2003). Veri Madenciliği Modelleri ve Uygulama Alanları, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (3): 65-82. 29. Cleary, J. G., & Trigg, L. E. (1995). K*: An instance-based learner using an entropic distance measure. In Machine Learning Proceedings , 108-114. 30. Alizadehsani, R., Habibi, J., Hosseini, M.J., Mashayekhi, H., Boghrati, R., Ghandeharioun, A., Bahadorian, B., Sani, Z.A., (2013). A data mining approach for diagnosis of coronary artery disease, Comput, Methods Prog. Biomed, 111: 52–61. 31. https://www.ce.yildiz.edu.tr/personal/.../Veri+Madenciliği-SınıflamaKumeleme.ppt, Erişim Tarihi: 30.07.2018.
There are 1 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section MBD
Authors

Erkan Tanyılıdızı This is me

Murat Karabatak This is me

Gökçe Yıldırım

Zeynep Özpolat This is me

Publication Date September 19, 2018
Submission Date April 15, 2018
Published in Issue Year 2018

Cite

APA Tanyılıdızı, E., Karabatak, M., Yıldırım, G., Özpolat, Z. (2018). Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 30(2), 249-256. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576
AMA Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. September 2018;30(2):249-256. doi:10.35234/fumbd.461576
Chicago Tanyılıdızı, Erkan, Murat Karabatak, Gökçe Yıldırım, and Zeynep Özpolat. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30, no. 2 (September 2018): 249-56. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576.
EndNote Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z (September 1, 2018) Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30 2 249–256.
IEEE E. Tanyılıdızı, M. Karabatak, G. Yıldırım, and Z. Özpolat, “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 30, no. 2, pp. 249–256, 2018, doi: 10.35234/fumbd.461576.
ISNAD Tanyılıdızı, Erkan et al. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30/2 (September 2018), 249-256. https://doi.org/10.35234/fumbd.461576.
JAMA Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018;30:249–256.
MLA Tanyılıdızı, Erkan et al. “Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 30, no. 2, 2018, pp. 249-56, doi:10.35234/fumbd.461576.
Vancouver Tanyılıdızı E, Karabatak M, Yıldırım G, Özpolat Z. Siğil Tedavisinde Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Analizi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018;30(2):249-56.