Geri Dön

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

  1. Tez No: 637333
  2. Yazar: GÜLCE TURHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALUK KÜÇÜK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAT ADAR

  2. 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

    Türkçe

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HAKAN GÜRVİT

  4. 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

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiBaşkent Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM