Makine öğrenmesi yöntemleri ile alzheimer hastalığının sınıflandırılması
Alzheimer's disease classification with machine learning method
- Tez No: 740552
- Danışmanlar: PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer Hastalığı, Makine Öğrenmesi, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları, k-En Yakın Komşu, Alzheimer Disease, Machine Learning, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, k-Nearest Neighbor
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Başlık: Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Alzheimer Hastalığının Sınıflandırılması Amaç: Alzheimer hastalığının kesin nedeni şu ana kadar bilinmemekle birlikte, demansın en yaygın nedenidir. Alzheimer hastalığının tahmini ve erken teşhisi; yavaşlatılması ile ilgili henüz bilinen bir yol olmamasına rağmen hastalığın seyri ve tedavi yöntemleri açısından oldukça önemlidir. Alzheimer Hastalığının sınıflandırılması, semptomların tedavisinde ve hastaların yaşam kalitesini iyileştirme konusunda oldukça önemlidir. Amaç; bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları ile Alzheimer verilerinin sınıflandırılmasıdır. Yöntem: Hedef değişkeni olarak klinik demans derecelendirmesi belirlenmiş, %80 eğitim ve %20 test veri setleri oluşturulmuştur. Veri setlerine Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları ve k- En Yakın Komşu algoritmaları uygulanmıştır. Bulgular: Uygulanan algoritmalar ile sınıflandırma yapılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre sınıflandırma performansı en düşükten en yükseğe doğru sırası ile k-NN (AUC=0.575), SVM (AUC=0.612) ve YSA(AUC=0.947) şeklindedir. Sonuç: Alzheimer Hastalığı ile ilgili yapılacak yeni çalışmalar ışığında yeni risk faktörleri de belirlenip klinik parametreler arttırılarak çalışmalar genişletilip makine öğrenmesi algoritmalarına aktarılarak sınıflandırma başarıları artırılabilir.
Özet (Çeviri)
Title: Alzhemer Disease Classification with Machine Learning Method Aim: While the exact cause of Alzheimer's disease is not known so far, it is the most common cause of dementia. Prediction and early diagnosis of Alzheimer's disease; Although there is no known way to slow it down yet, it is very important in terms of the course of the disease and treatment methods. Classification of Alzheimer's Disease is very important in the treatment of symptoms and improving the quality of life of patients. Aim; In this study, machine learning algorithms and Alzheimer's data are classified. Methods: Clinical dementia rating was determined as the target variable, and 80% training and 20% test datasets were created. Support Vector Machine, Artificial Neural Networks and k-Nearest Neighbor algorithms were applied to the datasets. Result: Classification was made with the applied algorithms and the results were compared. According to the comparison results, the classification performance is k-NN (AUC=0.575), SVM (AUC=0.612) and ANN (AUC=0.947), from lowest to highest, respectively. Conclusions: In the light of new studies on Alzheimer's Disease, new risk factors can be determined, clinical parameters are increased, studies can be expanded, and classification successes can be increased by transferring them to machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Determining novel target genes in WNT/𝛽-catenin signaling pathway using machine learning
WNT/beta-catenin sinyal yolağında makine öğrenmesi ile hedef genler belirlenmesi
CEMRE KEFELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Genetikİstanbul ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDRES OCTAVIO ARAVENA DUARTE
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile Parkinson hastalığının teşhis edilmesi
Diagnosis of Parkinson's disease with machine learning methods
RAİFE GÖKSU KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR DÖNMEZ
- Hibrit derin öğrenme yöntemleri ile beyin görüntüleri ve klinik özellikleri kullanılarak Alzheimer hastalığı sınıflandırması ve derecelendirilmesi
Classification and rating of Alzheimer's disease by using brain images and clinical features with hybrid deep learning methods
MEHMET EMRE SERTKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sesin müzikal öznitelikleri ile Parkinson hastalığının tespiti
Detection of Parkinson's disease with musical features using machine learning methods
İLKE KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZHAN ERDEM
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZER ULUKAYA
- Alzheimer tanısı için derin öğrenme tabanlı analiz
Deep learning based analysis for Alzheimer's diagnosis
RAVZA BEGÜM ATAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ERDEM İSENKUL