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/

Zendy Pro

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Presents AI Discovery search usage as a premium feature

AI Discovery

Presents AI Discovery explain and summary usage as a premium feature

Content Analysis

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

1500 Top-up

3000 Top-up

Zendy Basic

2500 Top-up

Zendy Unlimited

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

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