CANLI
Yükleniyor Veriler getiriliyor…
SCI-Expanded Özgün Makale Scopus
Prognosis of prostate cancer by artificial neural networks
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 2010 Cilt 37 Sayı 9
Scopus Eşleşmesi Bulundu
52
Atıf
37
Cilt
6646-6650
Sayfa
Özet
In this study, an artificial neural network has been devised that yields a prognostic result indicating whether patients have cancer or not using their free prostate-specific antigen, total prostate-specific antigen and age data. Though this system does not diagnose cancer conclusively, it helps the doctor in deciding whether a biopsy is necessary by providing information about whether the patient has prostate cancer or not. Data from 121 patients who were definitively diagnosed with cancer after biopsy were used in devising the system. The results of the definitive diagnoses of the patients and the results of the ANN that was performed were analysed using confusion matrix and ROC analyses. As a result of ANN, which was implemented on the basis of these analyses, success rates of 94.11% and 94.44% were achieved for prognosis of disease and validity, respectively. The ANN, which yielded these high rates of reliability, will help doctors make quick and reliable diagnoses without any risks and make it a better option to monitor patients with low prostate cancer risk on whom biopsies must not be carried out through a policy of wait and see. © 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Web of Science Eşleşmesi Bulundu
50
WoS Atıf
37
Cilt
Article
Belge Türü
Kaynak: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS · s. 6646-6650
Anahtar Kelimeler (WoS)

Havuzumuzdaki Atıflar 0

Bu makaleye, sistemimizdeki Scopus veritabanında bulunan 0 makale atıf yapmıştır. Scopus genel atıf sayısı: 52.

Bu makaleye, kendi Scopus havuzumuzdaki başka bir makaleden atıf kaydı bulunmuyor.
Scimago Dergi Bilgisi Otomatik ISSN Eşleştirmesi 2010 yılı verileri
Expert Systems with Applications
Q1
SJR Quartile
1,046
SJR Skoru
290
H-Index
Kategoriler: Artificial Intelligence (Q1) · Computer Science Applications (Q1) · Engineering (miscellaneous) (Q1)
Alanlar: Computer Science · Engineering
Ülke: United Kingdom · Elsevier Ltd
Bu bilgiler makale yılına göre Scimago veritabanından ISSN eşleştirmesiyle otomatik getirilmektedir. Dergi sıralama verileri Scimago'nun ilgili yılı baz alınmaktadır.

Anahtar Kelimeler

WoS | Bir kelimeye tıklayıp ilgili kaynaktaki yayınları görün.

Makale Bilgileri

Dergi EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
ISSN 0957-4174
Yıl 2010 / 9. ay
Cilt / Sayı 37 / 9
Sayfalar 6646 – 6650
Makale Türü Özgün Makale
Hakemlik Hakemli
Endeks SCI-Expanded
Yayın Dili İngilizce
Kapsam Uluslararası
Toplam Yazar 3 kişi
Erişim Türü Elektronik
Alan Mühendislik Temel Alanı- Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği

YÖKSİS Yazar Kaydı

Yazar Adı SARITAŞ İSMAİL,ÖZKAN İLKER ALİ,SERT İBRAHİM ÜNAL
YÖKSİS ID 4922210

Metrikler

Scopus Atıf 52
Havuz Atıfları 0
Yazar Sayısı 3