Classification of mild cognitive impairment and dementia in Alzheimer's disease using spatio-temporal convolutional neural network (CNN) method
UZAM-zaman evrişimli sinir ağları yöntemi ile hafıf kognitif bozulma ve Alzheimer'a bağlı demans sınıflandırması
- Tez No: 637333
- Danışmanlar: PROF. DR. HALUK KÜÇÜK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Makine öğrenmesi metodları gelişimi, son zamanlarda Alzheimer Hastalığı tanısının erken teşhişinde belirgin şekilde hızlanmıştır. Bu çalışmada; manyetik rezonans görüntüleri (MRI) üzerinden Alzheimer hastalığını (AD) hafif kognitif bozukluktan (MCI) ayırmak için bir (2+1) boyutlu evrişimsel sinir ağları yapısı önerilmiştir. AD ve MCI görüntüleri Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) veritabanından alınmıştır. Bilgisayarlı deneylerde 223 Alzheimer hastasından alınmış 526 görüntü ve 204 hafif kognitif bozukluk hastasından alınmış 526 görüntü kullanılmıştır. Bu çalışmada; 2 boyutlu, 3 boyutlu ve (2+1) boyutlu evrişimsel sinir ağları modellerinin sonuçları ve hızları karşılaştırılmıştır. Evrişimsel sinir ağları algoritması mimariye bağlı olarak, 16 ilâ 24 evrişimsel sinir katmanı, ardından 4 ortaklama katmanı ve 3 tam bağlantılı katman gelecek şekilde birleştirmiştir. (2+1) boyutlu evrişimsel sinir ağı modeli, 0.94 doğruluk oranıyla en iyi sınıflandırmaı performansını göstermiştir. Buna ek olarak, klasik 3 boyutlu modellerle kıyaslandığında 2 kat daha hızlı çalışmıştır.
Özet (Çeviri)
Development of machine learning algorithms have recently gained a significant pace in early diagnosis of Alzheimer's disease (AD). In this study, a (2+1)D convolutional neural network (CNN) architecture has been proposed to distinguish AD from mild cognitive impairment (MCI) based on structural magnetic resonance imaging (MRI). MRI scans of AD and MCI subjects were procured from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. 526 scans of 223 AD patients and 526 scans of 204 MCI patients were obtained for the computational experiments. In this study, the outcome and robustness of 2D convolutions, 3D convolutions and (2+1)D convolutions were compared. The CNN algorithms incorporated 16 to 24 convolutional layers, depending on the architecture, followed by 4 pooling layers and 3 fully connected layers. (2+1)D convolutional neural network model resulted in the best classification performance with 0.24 test loss and 0.94 accuracy rates, in addition to an almost two times faster convergence compared to classical 3D CNN methods.
Benzer Tezler
- 3b MRI ve hasta bilgileri kullanarak derin öğrenme ile alzheimer hastalığının erken teşhisi
Early detection of alzheimer's disease with deep learning using 3d MRI and patient informations
ARMAN ATALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT ADAR
- 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
- Alzheimer sürekliliğinde mediyal temporal lob alt bölgelerinin morfometrik özelliklerinin iki farklı segmentasyon yazılımı aracılığıyla incelenmesi
Investigation of morphometric features of the medial temporal lobe subregions in alzheimer's continuum using two different segmentation softwares
ZERRİN YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2023
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM HAKAN GÜRVİT
- Sağlıklı, hafif bilişsel bozukluk ve alzheimer hastalığı elektroensefalografi sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of healthy, mild cognitive impairment and alzheimer's disease electroencephalography signals
BURCU OLTU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Demans ile ilişkili nöro-belirteçlerin EEG ve makine öğrenmesi ile belirlenmesi
Determination of neuromarkers associated with dementia using EEG and machine learning
MESUT ŞEKER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM