The diagnosis of alzheimer's disease based on the classification of fMRI data
Alzheimer hastalığının fMRI verisinin sınıflandırılmasına dayalı tanısı
- Tez No: 436554
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ, PROF. DR. TAYFUN DALBASTI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Alzheimer Hastalığı en sık rastlanan demans türlerinden biridir. Bu tezde hastalığın erken tespiti için, işlevsel manyetik rezonans görüntüleme verilerinin uygun olarak sınıflandırılması hedeflenmiştir. Alzheimer Hastalığının temelinde sinirlerdeki sinyal iletişiminin aksaması vardır. Bu aksamadan etkilenen beyin bölgelerini hedefleyen işlevsel görevler belirlenmiştir. İşlevsel çekimde görevi yapan farklı denek grupları arasında farklılıklar çıkması beklenmektedir. Etkinlikleri tespit edebilecek beş adet özgün yöntem önerilmiştir. Bu yöntemlerden üç tanesi anlık etkinlik tespiti yapmakta, diğer ikisi ise bütün deneyin verilerini kullanmaktadır. Yöntemlerde kararlı regresyon yöntemi kullanılarak dinlenme anındaki değerlerin regresyon doğrusu çıkartılmış ve bu doğruya olan uzaklıklar yeni bir metrik olarak kullanılmıştır. Etkinlik dışında, Alzheimer Hastalığını tespit etmede kullanılabilecek işlevsel bağlantısallık yöntemleri incelenmiştir. Varsayılan durum ağı, dinlenme anında beynin belirli bölgelerinin zamansal olarak korelasyon gösteren yerlerinden oluşur. Bu ağdaki bölgeler Alzheimer Hastalarında daha az korelasyon göstermektedir. Deneklere ait verilerin hem etkinlik, hem de işlevsel bağlantısallık bilgileri LVQ ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılmıştır. Kullanılan üç veri setinde etkinlik verileri ile %98, fonksiyonel bağlantısallık ile de %90 başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's Disease is the most common form of dementia. This thesis aims to use functional magnetic resonance imaging data classification to diagnose the disease. One of the main causes for Alzheimer's Disease is synaptic failure. An fMRI experiment that targets the brain regions that are affected by this failure has been developed. Differences are expected to emerge between the subjects in different groups. Five novel methods has been proposed to locate the activations. Three of these can detect an activation instantaneously, while the other two use the complete experiment data. The methods use robust regression to find the regression line for the resting state and use the distance to this line as a new metric. Besides activation information, functional connectivity methods has been researched which can be used to detect the Alzheimer's Disease. When the brain is at rest, the temporal correlations between specific regions form a network called the default mode network. There is a decrease in correlation in subjects with Alzheimer's Disease. The activations and functional connectivity features has been classified with LVQ and artificial neural networks. In the three data sets used, a success of 98% has been reached for the activation features, and 90% has been reached for functional connectivity.
Benzer Tezler
- Alzheimer hastalığı tespiti ve CNN model sınıflandırması
Başlık çevirisi yok
CEREN GÜNDÜZALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
- Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Alzheimer's disease using deep learning methods
FİRDEVS SÜMEYYE ÇELENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
- Parkinson hastalarının dikkat fonksiyonlarına ait beyin aktivasyonlarının fonksiyonel MRG ile incelenmesi ve evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of the brain activations of attention functions of Parkinson patients with functional MRI and classification with conventional neural networks
NUR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikSelçuk ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜZİN ÖZMEN
- Alzheımer hastalığının teşhisi için demxnet model önerisi ve derin transfer öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılması
Model proposal of demxnet for the diagnosis of Alzheimer's disease and comparison with deep transfer learning methods
NACİYE NUR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
- 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