Beyin görüntüleme tekniklerinin alzheımer hastalığı erken tanı tahmininde kullanılması
The use of brain imaging techniques for predicting early diagnosis of alzheimer's disease
- Tez No: 432783
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAT ADAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Demans tipine göre hastaların beyinleri karakteristik farklılıklar gösterir. Beyin korteks kalınlığı, bazı bölgelerin hacmi veya yüzey alanı gibi ölçülendirmeleri, hastalık tiplerinin belirlenmesinde etkilidir. Tıbbi görüntüleme standartlarına uygun beyin görüntüleri manyetik rezonans görüntüleme cihazlarından elde edilebilir. Görüntülerin başlık kısmı, hastalara, hastalıklara, ayrıca görüntüleme çalışmalarına olmak üzere farklı tür birçok teknik olan veya olmayan bilgi barındırır. Beyin görsel dosyaları ve başlıkları üzerinden görüntü işleme tekniklerinin de yardımı ile hasta beyinlerinin fiziksel özellikleri sayısal olarak çıkarılabilir. Elde edilen sayısal verinin sınıflandırma algoritmaları içerisinde düzlemde vektörler şeklinde ifade edilmesi sonrasında numuneler sınıflandırılabilir. Bu çalışmada, 19 adet Alzheimer hastalığı, 19 adet frontotemporal demans ve 25 adet vasküler demans olmak üzere üç farklı hastalıktaki 63 numunenin manyetik rezonans görüntüleri kullanılmaktadır. Dilimlenmiş beyin görüntü setleri Freesurfer beyin analiz yazılım aracı ile birlikte işlenmektedir. Programın başarılı analizi sonrasında üretilen istatistik bilgileri içerisinden farklı öznitelik grupları oluşturulmaktadır. Öznitelik matrisleri, sarmalama yaklaşımlı öznitelik seçim yöntemi uygulanacak şekilde genetik algoritmaya gönderilmektedir. Bulunan değerli öznitelikler, hastalığı belirlemede etkili olan uzuvlar, tartışılmaktadır. Farklı sınıflandırma yaklaşımları ve genetik algoritma parametreleri uygulanarak %95.2'yi gören doğruluk sonuçları ve hata matrisleri elde edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Brains of dementia patients show characteristic differences according to the type of disease. Brain measurements such as cerebral cortical thickness, volumes or surface areas of some specific regions are effective in determining the type of disease. Brain images that are appropriate to the medical imaging standards can be obtained from magnetic resonance imaging devices. The headers of the images contain many different types of technical or non-technical information about patients, diseases, also imaging studies. Through brain imaging files and headers, the physical characteristics of patient brains can be extracted with the help of image processing techniques. After the numerical data is expressed as vectors in the plane during the classification, samples can be classified. In this study, magnetic resonance scans of 63 samples, having three disease types: 19 Alzheimer's disease, 19 frontotemporal dementia, and 25 vascular dementia, are used. Sliced brain image sets are processed with Freesurfer brain analyzing software tool. Different feature groups are created via generated statistical information after successful analysis of the program. Feature matrices are sent to the genetic algorithm that is used as a wrapper method for feature selection. Significant features, the brain regions that are effective in identifying the disease, are discussed. Applying different classification algorithms, and also genetic algorithm parameters, accuracy results up to %95.2 and confusion matrices are achieved.
Benzer Tezler
- Bunamanın erken tanısı için tıbbi görüntüleme ve görüntü işleme tekniklerinin kullanılması
The use of medical imaging and image processing techniques for early detection of dementia
GÖKÇE UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK
- Erişkin Alzheimer hastalarında perivasküler boşlukların radyolojik açıdan incelenmesi
Radiologic examination of perivascular spaces in adult Alzheimer patients
ENES KARA
- Prodromal alzheimer demans tanısında FDG PET-BT ile kantifikasyon
Başlık çevirisi yok
MEHMET ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpMersin ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA PINAR KOÇ
- Computer-aided diagnosis of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment with MARS/CMARS classification using structural MR images
Alzheimer hastalığı ve hafif bilişsel bozukluğun MARS/CMARS sınıflandırma ile yapısal MR görüntüleri üzerinden bilgisayar destekli tanılanması
ALPER ÇEVİK
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET MURAT EYÜBOĞLU
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Yapay öğrenme yöntemleri ile nörokognitif muayenelere bağlı klinik değerlendirmelerden alzheimer risk faktörlerinin belirlenmesi ve buna ilişkin risk sınıflandırması
Determination of alzheimer's disease risk factors and related risk stratification from clinical assessments based on neurocognitive testing with machine learning
CEYDA ÜNAL
Doktora
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ GÖKŞEN