Derin öğrenme ile manyetik rezonans görüntülerinden alzheimer hastalığının tespiti
Detection of alzheimer's disease from magnetic resonance images with deep learning
- Tez No: 1025833
- Danışmanlar: PROF. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: İnsan-yapay zeka etkileşimi, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer hastalığı (AD), bilişsel gerileme ve hafıza kaybı ile karakterize ilerleyici bir nörodejeneratif hastalıktır. Bu çalışmada, Alzheimer hastalığına ilişkin çok sınıflı MRG verilerinin sınıflandırılması amacıyla CNN, ResNet-50 ve DenseNet121 tabanlı derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır. Modeller, Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı (TR-MoH-MR-Alz) veri kümesi ve halka açık Kaggle veri kümesi üzerinde değerlendirilmektedir. Eğitim öncesinde yeniden boyutlandırma, normalizasyon ve veri artırma işlemleri uygulanarak, ayrıca model yorumlanabilirliğini artırmak amacıyla Grad-CAM görselleştirmelerinden yararlanılmaktadır. Sonuçlar, bireysel modellerin TR-MoH-MR-Alz veri setinde %89,31–%91,07, Kaggle veri setinde ise %98,86–%99,93 doğruluk oranlarına ulaştığını göstermektedir. Ağırlıklı topluluk öğrenmesi yaklaşımı ise sırasıyla %93,05 ve %99,94 doğruluk oranları ile yüksek performans göstermektedir. Bulgular, derin öğrenme tabanlı topluluk modellerinin Alzheimer hastalığının MRG görüntülerinden sınıflandırılmasında etkili ve umut verici bir yaklaşım sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by cognitive decline and memory loss. In this study, CNN, ResNet-50, and DenseNet121-based deep learning models are utilized for the multiclass classification of MRI data related to Alzheimer's disease. The models are evaluated on the Republic of Türkiye Ministry of Health (TR-MoH-MR-Alz) dataset and a publicly available Kaggle dataset. Prior to training, preprocessing steps including resizing, normalization, and data augmentation are applied, and Grad-CAM visualizations are utilized to improve model interpretability. The results indicate that the individual models achieve accuracy rates between 89.31% and 91.07% on the TR-MoH-MR-Alz dataset and between 98.86% and 99.93% on the Kaggle dataset. The weighted ensemble learning approach achieves high performance with accuracy rates of 93.05% and 99.94%, respectively. These findings demonstrate that deep learning-based ensemble models provide an effective and promising approach for the classification of Alzheimer's disease using MRI images.
Benzer Tezler
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Manyetik rezonans görüntülerınde alzheimer hastalığının tespiti için yeni derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
Development of new deep learning models for detection of alzheimer's disease in magnetic resonance images
EYUP HANBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
- Beynin beyaz cevher bölgesindeki yüksek yoğunluklu alanların oluşum ve yayılımına yönelik uzman sistem tasarımı ve gerçeklenmesi
Expert system design and implementation for the occurrence and spread of hyperintense areas in the white matter region of the brain
İZZET ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Derin öğrenme yöntemleriyle medikal görüntü sınıflandırma
Medical image classification with deep learning methods
ZEYNEP CANTEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER KARACAN
- MRI verilerinden alzheimer hastalığının tanısında en iyi derin öğrenme mimarilerinin keşfedilmesi
Exploring best deep learning architectures in diagnosis of alzheimer's disease from MRI data
ASLIHAN GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBalıkesir ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH AYDIN