Geri Dön

Otizm spektrum bozukluğunun fonksiyonel manyetik rezonans görüntülerine dayalı makine öğrenmesi teknikleri ile teşhisi

Diagnosis of autism spectrum disorder with machine learning techniques based on functional magnetic resonance images

  1. Tez No: 815224
  2. Yazar: MUHAMMED ALİ BAYRAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEYZULLAH TEMURTAŞ, DOÇ. DR. İLYAS ÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Beyin hasarları insan hayatını etkileyen çok ciddi sağlık problemleridir. Bu hasarların bir kısmı ilaç tedavisi gibi yöntemlerle tamamen ortadan kaldırılabilmektedir. Öte yandan OSB gibi hastalıkların neden olduğu hasarların bilinen kalıcı bir tedavisi yoktur. Bu tür rahatsızlıklarda genellikle hastalığın ilerlemesini yavaşlatmaya yönelik tedaviler uygulanmaktadır. Bu nedenle, davranış bozuklukları ortaya çıkmadan önce hastalığın erken evrede teşhis edilmesi önemlidir. Bu çalışmada, OSB'nin rs-fMRI yoluyla tespit edilmesine yönelik bir çalışma sunulmuştur. rs-fMRI beynin işlevi hakkında hem uzamsal hem de zamansal bilgi sağlamaktadır. Ancak fMRI verileri; örneklerin heterojenliği, farklı tarayıcı cihaz veya parametreler kullanılmasından dolayı ölçümler arasındaki varyansların yüksek olması gibi sebeplerden dolayı oldukça karmaşık verilerdir. Bu çalışma kapsamında ABIDE I veri setinden elde edilen 871 örnek üzerinde OSB ve sağlıklı bireyler ayırt edilmiştir. Bu doğrultuda iki farklı özellik çıkarım yöntemi geliştirilmiş ve farklı sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. İlk yöntemde sınıflandırma işlemi için uzun kısa süreli bellek ağı (long short-term memory-LSTM), evrişimsel sinir ağı (convolutional neural network-CNN) ve hibrit modeller birlikte kullanılmıştır. Bunların yanı sıra farklı özellik çıkarım yöntemiyle çok katmanlı algılayıcı (multi layer perceptron-MLP), k-en yakın komşuluk algoritması (k-nearest neighbour-k-NN), doğrusal ayrım analizi (linear discriminant analysis-LDA), destek vektör makineleri (support vector machines-SVM) kullanılarak ta sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Son olarak öznitelik seçiminde beynin hangi bölgelerinin daha etkili olduğuna dair bir değerlendirme sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar, fMRI ile OSB tespiti için umut vericidir.

Özet (Çeviri)

Brain injuries are very serious health problems that affect people's lives. Some of these injuries can be completely reversed with methods such as medication. On the other hand, there is no known permanent treatment for damage caused by diseases such as Autism Spectrum Disorder (ASD). In such disorders, treatments are usually aimed at slowing down the progression of the disease. Therefore, it is important to diagnose the disease at an early stage before behavioural disorders occur. In this study, we present a study on the detection of ASD through rs-fMRI. rs-fMRI provides both spatial and temporal information about brain function. However, fMRI data are highly complex due to the heterogeneity of the samples, high variances between measurements due to the use of different scanner devices or parameters. In this study, ASD and healthy individuals were distinguished on 871 samples obtained from The Autism Brain Imaging Data Exchange I (ABIDE I) dataset. Accordingly, two different feature extraction methods were developed and classified with different classification algorithms. In the first method, long short-term memory network (LSTM), convolutional neural network (CNN) and hybrid models were used together for classification. In addition, different feature extraction methods such as multilayer perceptron (MLP), k-nearest neighbor algorithm (kNN), linear discriminant analysis (LDA), and support vector machines (SVM) were used for classification. Finally, an evaluation of which regions of the brain are more effective in feature selection is presented. The results obtained are promising for ASD detection on fMRI.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Otizm spektrum bozukluğundan etkilenmiş bireylerin (13-18 yaş) motor performans, fiziksel uygunluk ve yaşam kalitelerinin incelenmesi

    Examination of motor performance, physical fitness and life qualities of individuals (13-18 years old) with autism spectrum disorder

    CANER ÖZBÖKE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    SporAnadolu Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER YILMAZ

  3. Physical activity participation in children with autism spectrum disorders in different communities: A comparative study

    Farklı topluluklarda otizm bozukluğu olan çocukların fiziksel aktiviteye katılımı: Karşılaştırmalı bir çalışma

    WALAA KHADER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    SporMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSEL PEHLİVAN

  4. Otizmli çocuklarda besin seçiciliğinin gastrointestinal semptomlar ve konstipasyon üzerine etkisi

    The effect of food selectivity on gastrointestinal symptoms and constipation in children with autism

    ECE VATANSEVER GÜRGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Beslenme ve DiyetetikBaşkent Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA KÖSELER BEYAZ

  5. POGZ gen varyantlarının otizm spektrum bozukluğu ile ilişkisinin araştırılması

    The investigation of POGZ gene variants in Autism Spectrum Disorder

    GÖKBERK YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoteknolojiTrakya Üniversitesi

    Biyoteknoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. JÜLİDE TOZKIR