Using 3d-capsnet and rnn for alzheimer's disease detection based on 4d fmri
4d fmri'ye dayalı alzheimer hastalığı tespiti içın 3d-capsnet ve rnn kullanımı
- Tez No: 825871
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. GONCA GÖKÇE MENEKŞE DALVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Adli Bilişim ve Dijital Deliller Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
AD ilerlemesinin erken tahmin edilmesi, bilişsel gerilemeyi daha etkili bir şekilde yavaşlatmaya yardımcı olabilir. Dinlenme durumu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI) kullanılarak otomatik AD teşhisi için evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) dayalı farklı yöntemlerin uygulanmasına yönelik birkaç çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda tanıtılan yöntemler 2 büyük zorlukla karşılaşmaktadır. Bu zorluklardan ilki, overfitting ile sonuçlanan küçük boyutlu fMRI veri kümeleridir. İkincisi ise, fMRI verilerinin 4D bilgilerinin verimli bir şekilde modellenmesinin gerekmekte olduğudur. Bazı araştırmalar, 4D bilgilerini modellemek için fMRI verilerinden oluşturulan fonksiyonel bağlantı (FC) matrislerine derin öğrenme yöntemleri uygulamaktadır. Diğerleri ise değerli bilgi kaybına neden olan ayrı 2D dilimler veya 3D hacimler olarak fMRI verilerine uygulamaktadır. Bu çalışmada, AD teşhisi için fMRI verilerinin uzay-zamansal (4D) bilgilerini modellemek için CapsNet-RNN tanıtılmaktadır. Modelde, bir fMRI zaman serisinin hacimlerinden uzamsal özellikleri çıkarmak için, özellikle küçük boyutlu veri kümelerinde overfitting sorununu hafifletmek için geleneksel CNN'lerin bir modifikasyonu olan Kapsül Ağı (CapsNet) kullanılmaktadır. Uzamsal özellikler daha sonra zaman serisi boyunca zamansal ilişkileri modellemek için RNN ile kullanılmaktadır. RNN'ler. Modelimiz AD - NC ve lMCI - eMCI sınıflandırma görevleri için sırasıyla %86,5 ve %61,8 doğruluk elde edebilmiştir.
Özet (Çeviri)
An early prediction of Alzheimer's disease (AD) progression can help slow down cognitive decline more effectively. Several studies have been devoted to applying different methods based on convolutional neural networks (CNNs) for automated AD diagnosis using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). The methods introduced in these studies encounter 2 major challenges. First, fMRI datasets suffer from being of small size resulting in overfitting. Second, the 4D information of fMRI sessions needs to be efficiently modeled. Some studies applied their deep learning methods to functional connectivity (FC) matrices generated from fMRI data to model the 4D information, or to fMRI data as separate 2D slices or 3D volumes resulting in valuable information loss in both kinds of methods. In this thesis, we introduce our CapsNet-RNN network to model the spatio-temporal (4D) information of fMRI data for AD diagnosis. Capsule Network (CapsNet) which is a modification of traditional CNNs to alleviate the overfitting problem, especially with small-size datasets, is used in our model to extract the spatial features from the volumes of an fMRI time-series. These spatial features are then fed to an RNN to model the temporal relationships across the time-series. Our model was able to achieve 86.5% and 61.8% accuracies for the AD vs NC and lMCI vs eMCI classification tasks respectively.
Benzer Tezler
- Investigation of fatigue behavior of 3D printed PLA beams reinforced with carbon fibers
Karbon elyaf takviyeli 3D baskılı PLA kirişlerin yorulma davranışının incelenmesi
HUSAM BAWADIKJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Metalurji MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN AHLATCI
- İnsan sinir sisteminin ortaokul altıncı sınıf öğrencilere öğretiminde 3D simülasyon kullanımı
Using 3D simulations to teach the human nervous system to sixth-grade middle school children
ÖZLEM DOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT SAĞLAM
- 3D sanal dünyaların yapı tasarımı eğitiminde kullanılması
Using 3D virtual worlds, education building design
FİKRİYE TERZİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Teknik EğitimSüleyman Demirel ÜniversitesiYapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜMİN FİLİZ
- 3 boyutlu yazıcıların kompozit gaz beton üretiminde kullanılması
Using 3D printers in the production of composite gas concrete
BÜŞRA KADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MimarlıkKarabük ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE EVLEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ İJLAL ŞİMŞEK
- Peyzaj mimarlığında üç boyutlu modelleme tekniğinin görsel değerlendirmede kullanımı
Using of 3D modelling technique on visual assesment in landscape architecture
MELEK ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Peyzaj Mimarlığıİstanbul ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYÇA YEŞİM ÇAĞLAYAN KAPTANOĞLU