Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 579214
  2. Yazar: GÖKÇE UYSAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Nöroloji, Science and Technology, Engineering Sciences, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Alzheimer hastalığı demansın en yaygın şekli olup son derece ciddi bir sağlık sorunudur. Yaşlı nüfusun artmasıyla birlikte önümüzdeki yıllarda hastalığın görülme sıklığının daha da artış göstermesi beklenmektedir. Bu durum hem yeni tedaviler hem de yeni tanı yöntemleri geliştirmek için önemli ölçüde araştırma yapılmasını gerektirir. Yakın gelecekte bulunması beklenen tedaviler geliştirilen tanı ve tedavi yöntemleriyle doğrudan bağlantılıdır. Hastalığın tanımlanması, takip edilmesi ve biyobelirteçlerinin geliştirilmesi süreçlerinde de bu gereklilik hakimdir. Alzheimer özelinde demansın erken tanısına odaklandığımız çalışmamız dahilinde Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi protokolüyle tanı konulmuş 159 alzheimer, 217 hafif bilişsel bozulmaya sahip yaşlı ve 109 bilişsel olarak sağlıklı yaşlının T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme verileri analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında demansın ilk ve en çok etkilediği beyin bölgelerinden biri olarak kabul edilen hipokampüsün 3 boyutlu modellemesi yapılarak yarı-otomatik segmentasyon yazılımı aracılığıyla hacim bilgisi hesaplanmıştır. Ardından yaş, cinsiyet, tanı, sağ ve sol hipokampal hacim değerlerine bağlı bir veri kümesi oluşturulmuştur. Makine öğrenmesi tekniklerinin dahil edildiği bu aşamada lojistik regresyon, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi, gauss naive bayes, karar ağacı ve rastgele ağaçlar sınıflandırma modelleri kullanılarak tanı tahmininde bulunulmuştur. Aynı zamanda sınıflandırma algoritmalarının alzheimer, hafif bilişsel bozulmaya sahip yaşlı ve bilişsel olarak sağlıklı yaşlı bireyleri tespit etme başarısı ölçülmüştür. Makine öğrenmesiyle güçlendirilmiş bu algoritmaların yardımıyla demansın erken evresinde klinisyenlerin daha hızlı ve etkili tanılama yapabilecekleri düşünülebilir. Bu sayede bilgisayar destekli tanı sistemlerinin geliştirilerek erken tanıda kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Alzheimer's disease is the most common form of dementia and is a very serious health problem. As the elderly population increases, the incidence of the disease is expected to increase further in the coming years. This requires considerable research to develop both new therapies and new diagnostic methods. The treatments that are expected to be available in the near future are directly related to the diagnostic and therapeutic methods developed. This requirement is also prevalent in disease identification, monitoring and development of biomarkers. T1-weighted magnetic resonance imaging data of 159 alzheimer's, 217 elderly with mild cognitive impairment and 109 cognitive healthy elderly were analyzed by Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative protocol. Within the scope of the study, 3-dimensional modeling of the hippocampus, considered to be one of the first and most affected brain regions of dementia, was calculated by means of semi-automatic segmentation software. Then, a data set was formed based on age, gender, diagnosis, right and left hippocampal volume values. In this stage where machine learning techniques were included, logistic regression, k-nearest neighbor, support vector machine, gauss naive bayes, decision tree and random trees classification models were estimated. At the same time, the success of the classification algorithms in detecting alzheimer, elderly and cognitively healthy elderly individuals with mild cognitive impairment was measured. With the help of these algorithms strengthened by machine learning, it can be thought that clinicians can diagnose more quickly and effectively in the early stages of dementia. Thus, it was concluded that computer aided diagnostic systems could be developed and used in early diagnosis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    453821

    Kronik bor etkisinde kalan ve kalmayan kadınların eksfoliye serviks hücrelerinde mikronükleus sıklığının karşılaştırılması

    Comparing frequency of micronucleus in women exfoli̇ate cervi̇cal cells affecti̇ng and unaffecti̇ng from chroni̇c boron

    HATİCE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Tıbbi BiyolojiCelal Bayar Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KORKMAZ

  3. Tez No

    606238

    Anormal kolposkopik bulgusu olan hastalarda immünohistokimyasal CD-3, CD-4, CD-5, CD-8 VE PD-1 boyamanın, servikal lezyonların histopatolojik tanısı ile ilişkisi

    The relationship between immunohistochemical CD-3, CD-4, CD-5, CD-8 and PD-1 staining and histopathological diagnosis of cervical lesions in patients with abnormal colposcopic findings

    AYHAN ATIGAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kadın Hastalıkları ve DoğumPamukkale Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER TOLGA GÜLER

  4. Tez No

    773525

    Synthesis of bodipy compounds and their fluorescence sensor properties in detection of β-amyloid plaques

    Bodıpy bileşiklerinin sentezi ve β-amiloıd plaklarının saptanmasında floresans sensor özellikleri

    HİLAL KIRPIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyokimyaKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET KÖSE

  5. Tez No

    814583

    Histopathological evaluation of the effect of high-dose 25 hydroxy cholecalciferol on the hippocampus and cerebral cortex region in a scopolamine-induced alzheimer's TYPE dementia model in mice

    Yüksek doz 25 hidroksi kolekalsiferolün farelerde skopolamin ile oluşturulan alzheimer tipi demans modelinde hipokampüs ve serebral korteks bölgesine etkisinin histopatholojik olarak değerlendirilmesi

    YELDA IŞIKBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Histoloji ve EmbriyolojiYeditepe Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALEV CUMBUL

Geri Dön