Prediction of colorectal cancer using support vector machines algorithm

Abstract

Kolorektal kanser, kolon veya rektumda başlayan yaygın bir kanser hastalığı türüdür. Kadınlar arasında en sık görülen ikinci kanser türü, erkekler arasında ise üçüncü kanser türüdür. Kolorektal kanser her yıl dünya çapında binlerce insanın ölümüne neden olmaktadır. Kolorektal kanser lokalize, tedavi edilebilir olduğundan ve erken evrelerinde tedavi için daha az maliyete ihtiyaç duyduğundan, erken teşhis ve tahmini, kolorektal kanser tedavisinin başarı şansını arttırır. Bu çalışmada, destek vektör makineleri algoritması kullanılarak kolorektal kanser tahmin ve tespit edilmeye çalışılmıştır. Katılımcıların yaşam tarzına dayanan bir veri kümesinin kullanılmasıyla, bu tür veri kümeleriyle kolorektal kanseri tahmin edilmiştir. Bu veri seti her katılımcı hakkında 22 bilgi içermektedir. Sonuçlar kanserin, destek vektör makineleri algoritması kullanılarak bu tür bir veri kümesi ile yüksek bir doğrulukla öngörülebilir olduğunu göstermektedir. Eğer daha fazla kolorektal kanser hastasının bilgisi toplanırsa ve veriler bölgesel olarak toplanıp yine bölgesel modellemeler yapılırsa daha iyi performansla çalışıp daha doğru sonuçlar elde edilebilecektir.

Colorectal cancer is a common type of cancer disease that begins in colon or rectum. It is the second most common cancer type of cancer among females, and the third among males. Colorectal cancer causes the death of thousands of people around the world every year. The early detection and prediction of colorectal cancer increases the success chances of colorectal cancer treatment, since colorectal cancer is localized, curable and needs less cost for the treatments in its early stages. This study tried to predict and detect colorectal cancer by using support vector machines algorithm. And that by the implementation on a dataset that is based on the participants' lifestyle, which is the first time to predict colorectal cancer by this type of datasets. This dataset included 22 information about each participant. The results show that colorectal cancer is predictable with a high accuracy by this type of dataset using support vector machines algorithm. And these results can be more accurate if the information of more colorectal cancer patients were collected, and if the data were recorded in the local area of the research to work with better performence for prediction of colorctal cancer in local people.