Manyetik rezonans görüntülerınde alzheimer hastalığının tespiti için yeni derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
Development of new deep learning models for detection of alzheimer's disease in magnetic resonance images
- Tez No: 823061
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer hastalığı tespiti, derin öğrenme, Inception, ResNet, Alzheimers's disease detection, deep learning, Inception, ResNet
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Nörolojik bir rahatsızlık olan Alzheimer hastalığı genellikle yaşlı bireyleri etkilemektedir. Bu hastalık erken teşhis edilerek bazı önleyici ve hasta konforunu iyileştirici tedbirler alınabilmektedir. Bu noktada yapay zekâ ve görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması ile etkin hastalık tespit yöntemleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının 3 evresini içeren bir Alzheimer MRI veri seti kullanılarak hastalık evrelerini tespit eden derin öğrenme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerde derin öğrenme mimarileri kullanmaktadır. Geleneksel evrişim katmanı, ResNet50 ve InceptionV3 mimarileri birlikte kullanılarak 5 farklı derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Özellikle Resnet50 ve InceptionV3 mimarilerinin özel blok yapılarının üstün yönleri birlikte çalışacak şekilde optimize edilerek hibrit derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Modellerin katman yapısı Alzheimer verilerini yorumlayacak şekilde optimize edilmiştir. Model tasarımları kaybolan gradyan problemi göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Ayrıca özel blok yapılarının sıralamasında ve modellenmesinde aşırı öğrenme ve hesapsal karmaşıklık gibi istenmeyen durumlar göz önünde bulundurulmuştur. Geliştirilen yöntemler, güncel derin öğrenme yöntemleri ile farklı performans metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar geliştirilen metotların etkin sonuçlar elde ettiklerini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease, which is a neurological disorder, usually affects old people. This disease can be diagnosed early and some preventive measures can be taken to improve patient comfort. At this point, effective Alzheimer disease detection methods have been developed with the use of artificial intelligence and image processing methods. In this thesis, deep learning-based methods were developed to detect disease stages by using an Alzheimer MRI dataset containing 3 stages of Alzheimer's disease. The developed methods use deep learning architectures. By using conventional convolution layer, ResNet50 and Inception V3 architectures together, 5 different deep learning models have been developed. In particular, hybrid deep learning models have been developed by optimizing the special block structures of the Resnet50 and Inception V3 architectures to work together. The layer structure of the models has been optimized to interpret Alzheimer's data. Model designs are made by considering the vanishing gradient problem. In addition, undesirable situations such as over fitting and computational complexity are taken into account in the ordering and modeling of special block structures. The developed methods are compared with current deep learning methods using different performance metrics. The experimental results show that the developed methods have obtained effective results.
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
- Beynin beyaz cevher bölgesindeki yüksek yoğunluklu alanların oluşum ve yayılımına yönelik uzman sistem tasarımı ve gerçeklenmesi
Expert system design and implementation for the occurrence and spread of hyperintense areas in the white matter region of the brain
İZZET ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- 3B alzheimer MR görüntülerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar
New approaches to the classification of 3D alzheimer MR images
MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN
- Computer-aided diagnosis of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment with MARS/CMARS classification using structural MR images
Alzheimer hastalığı ve hafif bilişsel bozukluğun MARS/CMARS sınıflandırma ile yapısal MR görüntüleri üzerinden bilgisayar destekli tanılanması
ALPER ÇEVİK
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET MURAT EYÜBOĞLU
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- MR görüntülerinde alzheimer hastalığının özniteliklerinin belirlenmesi
Determination of features of alzheimer disease on MR images
MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY