Computer aided diagnosis of cognitive disorders using neuropsychological and neuroimaging data
Nöropsikolojik ve nörogörüntüleme verileri ile bilişsel bozuklukların bilgisayar destekli tanısı
- Tez No: 472615
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bilgisayar destekli tanı (BDT), sinirbilimi ve beyin görüntüleme alanlarında ön plana çıkan, tıbbi görüntülerin yorumlanmasında doktorlara yardımcı olan uzman sistemlerdir. Ayrıca, yapay zeka, bilgisayar görüsü, dijital görüntü işleme ve medikal görüntüleme teknolojilerini bir araya getiren bir disiplinler arası çalışma alanıdır. Bu tezin genel amacı, derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak tıbbi görüntüleme verilerine dayalı bilişsel bozukluklar için bilgisayar destekli tanı sistemleri geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda, üç bilgisayar destekli tanı sistemi geliştirdik. Birinci çalışmada, nöropsikolojik değerlendirme verilerine dayanılarak, normal yaşlanmayla ilişkili olmayan bilişsel yeteneklerdeki anormal düşüşü erken aşamada ayırt etmek amaçlanmıştır. İkinci ve üçüncü bilgisayar destekli tanı sistemlerinin amacı, hafif bilişsel bozukluk hastalarında Alzheimer hastalığının gelişme riskini öngörmektir. İkinci bilgisayar destekli tanı sistemi kesitsel nörogörüntüleme verilerine dayanırken; üçüncü sistem, boylamsal nörogörüntüleme verilerinden faydalanmıştır. Ayrıca, bu tezde, konvolüsyonel sinir ağı modelleri için yenilikçi bir havuzlama yöntemi ve boylamsal veriler için yenilikçi bir görüntü ön işleme yöntemi önerdik. Çok yüksek doğruluğa sahip sonuçlar göstermiştir ki, derin öğrenme teknolojileri, hafif bilişsel bozukluğun prognozunu öngörmede başarılıdır. Ayrıca bu çalışma, bilgisayar destekli tanı sistemleri ile prognozu öngörülen hastalığa uygun ilaç tedavilerinin başlanması ile daha iyi bir tedaviye katkıda bulunulabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Computer-aided diagnosis (CAD) is an emerging area of neuroscience and neuroimaging that assists physicians in the interpretation of medical images. CAD is an interdisciplinary technology that combines artificial intelligence, computer vision, digital image processing and medical imaging. The overall goal of this thesis is to develop computer-aided diagnosis systems for patients with cognitive disorders based on neuropsychological and neuroimaging data using deep learning approaches. In this thesis, we developed three CAD systems. The first system aimed to distinguish diseases causing an abnormal decline in cognitive abilities that is not related to normal aging in an early stage, based on neuropsychological assessment data. The aim of the second CAD system was to predict the risk of developing Alzheimer's disease for mild cognitive impairment patients based on cross-sectional neuroimaging data. Finally, the third CAD system shared the same goal with the second CAD system, with a difference that it utilized longitudinal neuroimaging data. Furthermore, from a methodological perspective, we designed and implemented a novel pooling method for convolutional neural network models that is employed in the second and third CAD systems. Additionally, we designed and implemented a novel image preprocessing method for the longitudinal data of the third CAD system. The very high accuracy results achieved in this thesis has shown that deep learning technologies can be beneficial for diagnosis and predicting prognosis in cognitive disorders. Furthermore, CAD systems may contribute to better treatment of patients with cognitive disorders by altering their medication according to predicted prognosis.
Benzer Tezler
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Opiyat kullanım bozukluğu hastaları ile kumar oynama bozukluğu hastalarının yönetici işlevler yönünden karşılaştırılması
Comparison of the executive functions in patients with opioid use disorder and gambling disorder
ORHAN KAPUCI
Doktora
Türkçe
2020
PsikolojiDoğuş ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT YÜKSEL
DOÇ. DR. MERİH ALTINTAŞ
- İntihara karşı tutumun depresif belirtiler, bilişsel çarpıtmalar, kişilik özellikleri ve sıkıntıya dayanma düzeyi ile yordanması
Predicting attitudes towards suicide by depressive symptoms, cognitive distortions, personality, and distress tolerance
MEVLÜTCAN KARAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
PsikolojiAnkara Sosyal Bilimler ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT BATMAZ
- Obsesif-kompulsif bozukluk ve ilişkili bozukluklarda aday endofenotip tanımlama, fenomenoloji ve nörobiliş çalışması
Candidate endophenotype definition, phenomenology and neurocognition in obsessive compulsive disorder and related disorders
GÖZDE CESUR ÇELEBİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PsikiyatriBursa Uludağ ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN TURAN
- Jüvenil idiyopatik artritli çocuk ve ergenlerde kognitif fonksiyonların, psikiyatrik hastalıkların ve yaşam kalitesinin sağlıklı kontrollerle karşılaştırılması
Comparison of healthy controls of cognitive functions, psychiatric diseases and quality of life in juvenile idiopatic arthritis children and adolescents
DAMLA TEZER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
PsikiyatriPamukkale ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜRGE KABUKÇU BAŞAY