Alzheimer hastaliğinin makine öğrenmesi modelleri kullanilarak teşhis edilmesi
Machine learning models for the diagnosis of alzheimer disease
- Tez No: 811540
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT SARI, DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN TUNÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer hastalığı, dünya genelinde demansın en yaygın türü olarak kabul edilir. Bu nörodejeneratif hastalık, ciddi bilişsel gerileme ile karakterizedir ve özellikle yaşlılık dönemlerinde sık görülür. Alzheimer hastalığı, başta Lewy cisimcikli demans ve vasküler demans olmak üzere diğer birçok nörodejeneratif hastalık ile benzerlikler taşır. Bu benzerlikler, hastalığın teşhis sürecinde diğer bilişsel bozukluklarla karışmasına yol açar. Bu çalışmada, makine öğrenmesi modellerinin tanı sürecine olan katkıları incelenmiş ve özellikle Alzheimer hastalığı olan bireyleri, diğer bilişsel bozukluklara sahip olan ve normal bilişsel işlevi olan bireylerden ayırmaya odaklanılmıştır. İlk olarak, Ulusal Alzheimer Koordinasyon Merkezi'nden (NACC) elde edilen 2208 örnek üzerinde analizler gerçekleştirilmiş ve veri ön işleme adımları uygulanmıştır. Bu adımlardan sonra veriler, dört farklı kategoriye ayrılmıştır ve bu kategorilerin hem ayrı ayrı hem de birlikte kullanılmasının tıbbi teşhis sürecindeki etkileri, çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmeler sonucunda, CatBoost sınıflandırma algoritmasının en iyi sonuçları verdiği belirlenmiş, en yüksek performansın gözlem ve klinik veri gruplarının birleştirilmesi ile elde edildiği görülmüştür. Bu kombinasyon için elde edilen sonuçlar şu şekildedir: doğruluk (accuracy): 0.896, hassasiyet (precision): 0.824, duyarlılık (recall): 0.776, F1 skoru (F1 score): 0.781. Sonrasında, veri grupları arasındaki potansiyel tamamlayıcı alanlar üzerinde analizler gerçekleştirilmiş ve teşhis sürecinde kullanılan bazı biyobelirteçlerin etkileri detaylı bir şekilde tartışılmıştır. Bu analizler, Alzheimer hastalığı ile diğer bilişsel bozukluklar arasındaki ayrımı sağlayacak daha etkili bir teşhis yöntemi için önemli bir adım olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda elde edilen bulgular, Alzheimer hastalığının teşhis sürecinde makine öğrenmesi modellerinin önemli bir potansiyele sahip olduğunu ve bu modellerin gelecekteki araştırmalarda ve klinik uygulamalarda daha yaygın olarak kullanılması gerekliliğini desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer disease is considered the most common type of dementia worldwide. This neurodegenerative disease is characterized by severe cognitive decline and is especially common in old age. Alzheimer disease has similarities with many other neurodegenerative diseases, especially Lewy body dementia and vascular dementia. These similarities cause the disease to be confused with other cognitive disorders in the diagnostic process. In this study, the contribution of machine learning models to the diagnostic process was examined and it was especially focused on distinguishing individuals with Alzheimer disease from individuals with other cognitive disorders and normal cognitive functions. First, analyzes were performed on 2208 samples obtained from the National Alzheimer's Coordination Center (NACC) and data preprocessing steps were applied. After these steps, the data were divided into four different categories and the effects of using these categories both separately and together in the medical diagnosis process were evaluated with various classification algorithms. As a result of these evaluations, it was determined that the CatBoost classification algorithm gave the best results, and it was seen that the highest performance was obtained by combining the observational and clinical data groups. The results for this combination are as follows: accuracy: 0.896, precision: 0.824, precision (recall): 0.776, F1 score: 0.781. Afterwards, analyzes were performed on potential complementary areas between data sets and the effects of some biomarkers used in the diagnostic process were discussed in detail. These analyzes are considered an important step towards a more effective diagnostic method that will enable the distinction between Alzheimer disease and other cognitive disorders. The findings obtained as a result of this study support the important potential of machine learning models in the diagnosis of Alzheimer disease and emphasize the need for wider utilization of these models in future research and clinical applications.
Benzer Tezler
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Alzheimer hastalığının makine öğrenmesi teknikleriyle incelenmesi
Diagnosis of Alzheimer's disease by using machine learning approaches
HUDAVERDİ EMİN ELP
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Alzheimer hastalığı erken teşhisinde derin öğrenme modelleri ile tanısal sınıflandırma
Diagnostic classification with deep learning models in early diagnosis of alzheimer's disease
SELAHATTİN BARIŞ ÇELEBİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
- Yapay zekâ teknikleri kullanılarak parkinson hastalığının teşhisi
Diagnosis of parkinson's disease using artificial intelligence techniques
EBRU GİZEM YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiVeri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK