Y90 Radyoembolizasyon Tedavisinde Makine Öğrenmesi ile Aktivite Tahmini

Authors : Handan TANYILDIZI KÖKKÜLÜNK, Emre ALATAŞ, Hilal TANYILDIZI

Pages : 101-107

Doi:10.35234/fumbd.1162466

View : 11 | Download : 2

Publication Date : 2023-03-28

Article Type : Research Paper

Abstract :İtriyum-90 insert ignore into journalissuearticles values(Y90); radyoembolizasyonu primer ve metastatik karaciğer kanseri tedavisinde kullanılan bir yöntemdir. Tedavide, Y90 aktivite miktarının insert ignore into journalissuearticles values(MBq); hastaya spesifik dozimetri ile hesaplanması gerekmektedir. Her bir hasta için dozimetrinin yapılması oldukça uzun sürmektedir. Klinikteki işleyişi hızlandırmak, kanser hastalarına daha hızlı tedavi sağlamak ve ilgili personelin iş yükünü azaltarak efektif çalışma düzeni oluşturmak adına dozimetrinin yerini alabilecek bir alternatife ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle çalışmada, Y90 radyoembolizasyonu için hesaplanmış dozimetri sonuçları kullanılarak üç farklı makine öğrenmesi regresyon metodu modellenmesi sonucu Y90 terapötik aktivite miktarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tümör kütlesi insert ignore into journalissuearticles values(g);, karaciğer kütlesi insert ignore into journalissuearticles values(g);, tümör/karaciğer sayım oranı insert ignore into journalissuearticles values(%);, şant oranı insert ignore into journalissuearticles values(%);, tümör tutulumu ve karaciğer tutulumu gibi nümerik parametreler girdi olarak, Y90 aktivite miktarı insert ignore into journalissuearticles values(MBq); çıktı olarak belirlenmiştir. Çoklu doğrusal regresyon insert ignore into journalissuearticles values(MLR);, rassal orman regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(RF); ve destek vektör regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(SVM); kullanılarak tahminler gerçekleştirilmiştir. Tahmin yöntemlerinin performanslarını değerlendirmede ortalama mutlak yüzde hatası insert ignore into journalissuearticles values(MAPE);, ortalama mutlak hata insert ignore into journalissuearticles values(MAE);, ortalama karekök sapması insert ignore into journalissuearticles values(RMSE);, ortalama karesel hata insert ignore into journalissuearticles values(MSE); ve doğruluk insert ignore into journalissuearticles values(%); ölçütleri kullanılarak optimal tahmin modeli belirlenmeye çalışılmıştır.
Keywords : Makine öğrenmesi, yttrium 90, çoklu lineer regresyon, rassal orman regresyon, destek vektör regresyonu