MR Spektroskopi Temelli Beyin Tümörü Teşhisinde Lojistik Regresyon Uygulaması

Özet

Beyin tümörü teşhisinin, birçok hastalık teşhisinde olduğu gibi farklı yöntemler kullanılarak doğrulanması gerekmektedir. Çünkü yanlış teşhis doğrudan insan hayatını etkilemektedir. MR Spektroskopi ilk başta laboratuvar çalışmalarında kullanılmıştır. Daha sonra MR Spektroskopinin su ve yağ haricindeki metobolitleri ölçebildiği keşfedilmiştir. Bu keşifle beraber, MR Spektroskopi beyin tümörü teşhisinde doğrulayıcı bir yöntem olarak kullanılmaya başlanmıştır. MR Spektroskopi ile kolin, kreatin ve N-Asetil Aspartat metobolit değerleri ölçülür. Bu değerlerin doğru yorumlanması ciddi bir uzmanlık gerektirir. Yapılacak bir uzman karar destek sistemi hızlı ve doğru teşhis açısından önemlidir. Çalışma MRS temelli beyin tümörü teşhisi için yapılabilecek uzman karar destek sisteminin temeli olan sınıflandırma yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırmasını içermektedir. Lojistik Regresyon yöntemi ve Naive Bayes yöntemi WEKA programında çalışılmıştır. Naive Bayes’ de % 87 başarım, Lojistik regresyonda % 90 başarım elde edilmiştir. ROC değerleri ise Naive Bayes için 0,912, Lojistik Regresyon için 0,977 olarak hesaplanmıştır. % 87 sınıflandırma ve 0,912 ROC hesaplaması yüksek bir başarıdır, ancak Lojistik Regresyon daha iyi sınıflandırma ve ROC alan hesaplaması yapmıştır. Bu da MRS temelli beyin tümörü teşhisinde uzman karar destek sistemi oluşturmak için Lojistik Regresyonun, Naive Bayes yöntemine göre daha uyumlu olabileceğini göstermektedir.