Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 757546
  2. Yazar: ARMAN ATALAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAT ADAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Alzheimer Hastalığı beyin hücrelerinin zarar görerek yok olmalarına sebep olan bir demans türüdür. Yaşlılıkla birlikte ortaya çıkma ihtimali yüksek olmasına rağmen belirtileri erken yaşlarda da görülmektedir. Hafif Bilişsel Bozukluk evreleri yaşla ilişkili olmayan bellek bozukluğu ve demans arasında bir hastalıktır. Alzheimer Hastalığının erken teşhisi için bu evrelerin tespiti ayrıca önem taşımaktadır. Hastalık evreleri arasında belirli bir geçişten söz edilememektedir. Bu sebeple erken dönemde teşhis ve tedavi edilmeleri zorlaşmaktadır. Nörogörüntüler, sosyodemografik bilgiler, genetik ve bilişsel skor verileri hastalığın teşhisinde kullanılmaktadır. Farklı türde verileri birleştirerek kişinin Alzheimer olup olmadığı ya da Hafif Bilişsel Bozukluk evrelerinin hangi seviyesinde olduğunu tahmin eden yöntemler bulunmaktadır. Araştırmada hastaya ait farklı bilgilerin 3B ve 2B sMRI taramaları üzerine füzyon edilmesinin etkisi gösterilmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda yaş ve cinsiyet demografik verisi, Apolipoprotein ε4 gen verisi ve Mini-Mental State Examination skor verilerinden yararlanılmıştır. Bu bilgiler 3D-PI ve 2D-PI adı verilen belirteçlerle Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)'den alınan 3B sMR görüntüleri ve bunlardan elde edilen 2B dilimler üzerine kodlanarak füzyon edilmiştir. Bu yöntem 3D MRIwPI ve 2D MRIwPI şeklinde adlandırılmıştır. Verisetinde 534 katılımcının Alzheimer Hastası (AD), Erken Hafif Bilişsel Bozukluk (EMCI), Geç Hafif Bilişsel Bozukluk (LMCI) ve Kontrol Normal (CN) sınıflarına ait toplam 4000 görüntü bulunmaktadır. Görüntülerin çoklu sınıflandırılmasında 2D ve 3D Convolutional Neural Networks (CNN) mimarisine bir derin öğrenme metodu önerilmiştir. Yöntem uygulanmadan yapılan sınıflandırmada % 86, 3D MRIwPI yöntemiyle füzyon edilmiş 3B görüntülerin sınıflandırılmasında % 90 doğruluk oranına ulaşılmıştır. 2B görüntülerin sınıflandırılmasında ise 2D MRIwPI yöntemiyle doğruluk oranı % 81'den % 87'ye yükselmiştir. Böylece farklı türdeki verilerin farklı boyuttaki nörogörüntülerle birleştirilmesinin sınıflandırma üzerindeki etkisi gösterilmiştir. Alzheimer Hastalığı'nın erken teşhisi için önemli nörogörüntü ve hasta bilgilerinin bir arada ve aynı anda değerlendirilebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Alzheimer's Disease is type of dementia that damages brain cells and causes them to disappear. Although it is likely to ocur with old age, its symptoms are also seen at an early age. Mild Cognitive Impairment stages are a disease between age-related memory impairment and dementia. The detection of these stages is also important fort he early diagnosis of Alzheimer's Disease. There is no spesific transition between the stages of the disease. For this reason, it is difficult to diagnose and treat them at an early stage. Neuroimages, sociodemographic information, genetic and cognitive score data are used in the diagnosis of the disease. There are methods that combine different types of data to predict whether the person has Alzheimer's or at which level of Mild Cognitive Impairment stages they have. In the study, it was aimed to demonstrate the effect of data fusion of different information about the patient on 3D and 2D sMRI scans. Fort his purpose, age and gender demographic data, Apolipoprotein ε4 gene data and Mini-Mental State Examination ssore data were used. These informations were fused with markers called 3D-PI and 2D-PI by encoding on 3D sMR images from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and 2D slices obtained from them. This method is named 3D MRIwPI and 2D MRIwPI. The dataset included a total of 4000 images of 534 participants in the Alzheimer's Disease (AD), Early Mild Cognitive Impairment (EMCI), Late Mild Cognitive Impairment (LMCI) and Control Normal (CN) classes. For multi-classification of images, 2D and 3D Convolutional Neural Networks (CNN), a deep learning method, has been proposed. As a result of the study, an accuracy rate of 86% was achieved in the classification of preprocessed 3D images as multi, while this rate increased to 90% in 3D-PI images. In 2D unbranded and branded images, 81% and 87% accuracy were obtained, respectively. Thus, the effect of combining different types of data with images of different sizes on classification accuracy was revealed. It has been proved that neuroimage and patient information can be evaluated together and simultaneously fort he early diagnosis of Alzheimer's Disease.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    785682

    Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images

    Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları

    BEYTULLAH SARICA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tez No

    848313

    Deep learning-based techniques for 3D point cloud analysis

    3B nokta bulutu analizi için derin öğrenme temelli teknikler

    YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

  3. Tez No

    361412

    Akciğer kanserli hastalarda kemoradyoterapiye erken cevabın değerlendirilmesinde difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme

    Detection of early response to chemoradiotherapy by diffusion weighted magnetic resonance i̇maging in advanced lung cancer

    YUSUF GEDİKLİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyoloji ve Nükleer TıpAtatürk Üniversitesi

    Dahili Tıp Bilimleri Bölümü

    PROF. DR. FATİH ALPER

  4. Tez No

    713780

    Kliniğimizde endoskopik transsfenoidal yolla sellar bölge kitle cerrahisi uygulanan olguların retrospektif incelenmesi: 15 yıllık klinik deneyim

    Retrospective comparison study of patinets who had transsphenoidal sugery of sellar region in our clinic: 15 years of clinical experience

    ERAY ÖĞÜT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    NöroşirürjiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Beyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT PUSAT

  5. Tez No

    648743

    Multipl skleroz tanılı hastalarda özürlülük durumu ve manyetik rezonans görüntüleme bulgularının karşılaştırılması

    Comparison of disability and magnetic resonance imaging findings in patients with multiple sclerosis

    ÇİLEM KOLCA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ŞERİFOĞLU

Geri Dön