Abstract
İtriyum-90 (Y90) radyoembolizasyonu primer ve metastatik karaciğer kanseri tedavisinde kullanılan bir yöntemdir. Tedavide, Y90 aktivite miktarının (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 (g), karaciğer kütlesi (g), tümör/karaciğer sayım oranı (%), şant oranı (%), tümör tutulumu ve karaciğer tutulumu gibi nümerik parametreler girdi olarak, Y90 aktivite miktarı (MBq) çıktı olarak belirlenmiştir. Çoklu doğrusal regresyon (MLR), rassal orman regresyonu (RF) ve destek vektör regresyonu (SVM) kullanılarak tahminler gerçekleştirilmiştir. Tahmin yöntemlerinin performanslarını değerlendirmede ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karekök sapması (RMSE), ortalama karesel hata (MSE) ve doğruluk (%) ölçütleri kullanılarak optimal tahmin modeli belirlenmeye çalışılmıştır.