English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Rahim agzi kanseri kadinlarda en sik gorulen kanser turlerinden biridir. Bu kanser turu nedeniyle gerceklesecek olumlerin sayisini azaltmanin yolu erken teshistir. Hastaligi erken teshis ederken doktorlara yardimci olmak icin makine ogrenmesi ve veri madenciligi teknikleri kullanilmaktadir. Bu calismada rahim agzi kanseri teshisi icin korelasyon temelli ozellik secimi (correlation-based feature selection-CFS), genetik algoritma (genetic algorithm-GA) ve rastgele ormanlar (random forests-RF) tekniklerinden yararlanan yeni bir yontem onerilmistir. Veri onisleme, ozellik secimi ve siniflandirma olmak uzere uc asamadan olusan yontemin performansi; siniflandirma dogrulugu, kesinlik, duyarlilik ve F-olcutu metrikleri kullanilarak test edilmistir. Ardindan performans sonuclari klasik makine ogrenmesi teknikleri ve literaturde var olan calismalarla karsilastirilmistir. Deneysel sonuclardan onerilen yontemin etkili oldugu ve rahim agzi kanserini erken teshis etmede doktorlar tarafindan yardimci bir arac olarak kullanilabilecegi gorulmektedir.

Korelasyon Temelli Özellik Seçimi, Genetik Arama ve Rastgele Ormanlar Tekniklerine Dayanan Yeni Bir Rahim Ağzı Kanseri Teşhis Yöntemi