Geri Dön

Manyetik rezonans görüntüleme kullanılarak 2B-ESA ile Alzaymır hastalığının sınıflandırılması

Classification of Alzheimer's disease using 2DCNN technology using magnetic resonance imaging

PDF İndir

  1. Tez No: 844778
  2. Yazar: RABEEA SALIM FADAAM FADAAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Alzaymır hastalığı (AH), bilişsel işlevi ve hafızayı etkileyen nörodejeneratif bir hastalıktır. Özellikle yaşlılarda bunamanın en yaygın nedenidir ve hem hastalar hem de aileleri üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Alzaymır hastalığının erken teşhisi, sağlığın korunması için önemlidir. Geleneksel yöntemler kullanarak hastalığı doğru bir şekilde teşhis etmek ve sınıflandırmak zor olabilir. Bu nedenle, alzaymır hastalığının sınıflandırılması için umut vaat eden bir yaklaşım olan derin öğrenme modellerinden İki Boyutlu (2B) Evrişimli Sinir Ağları (ESA) kullanılabilir. Bu model, tıbbi görüntülerden özellikleri otomatik olarak öğrenebilir ve sınıflandırabilir. Bu çalışmada, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) veri seti kullanılarak alzaymır hastalığını sınıflandırmak için amacıyla 2B ESA modeli önerilmektedir. Genel anlamda, alzaymır hastalığının sınıflandırılmasında 2B ESA'lerin kullanımı, tanıdaki doğruluğu ve verimliliği artırma konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu modellerin klinik uygulamadaki yeteneklerini ve sınırlılıklarını tam anlamıyla kavramak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Önerilen model %90'ın üzerinde bir doğrulukla AH olan hastaları sınıflandırabilmiştir Geleneksel yöntemlere göre önemli ölçüde daha iyi performans göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder that affects cognitive function and memory. It is the most common cause of dementia in the elderly and has a significant impact on both patients and their families. Early diagnosis of Alzheimer's disease is important for health maintenance. Traditional methodologies employed in diagnosing and classifying this disease often encounter limitations in accuracy and efficacy. Therefore, utilizing Two-Dimensional (2D) Convolutional Neural Networks (CNNs) is more promising for classifying Alzheimer's disease. This model can automatically learn and classify features from medical images. This study proposes a 2D CNN model to classify Alzheimer's disease using a magnetic resonance imaging (MRI) dataset. Overall, utilizing Two-Dimensional (2D) Convolutional Neural Networks (CNNs) to classify Alzheimer's disease has a great potential to increase diagnostic accuracy and efficiency. Further research is necessary to comprehensively understand the capabilities and limitations of these models in clinical practice. The proposed model was able to classify AD patients with an accuracy exceeding 90%, significantly outperforming traditional methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    650499

    Human muscle structure-function relation in-vivo using magnetic resonance imaging modalities

    İnsan kasının yapı ve fonksiyon ilişkisinin manyetik rezonans görüntüleme modaliteleri kullanılarak in-vivo değerlendirilmesi

    AGAH KARAKUZU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY

  2. 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

  3. 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

  4. Tez No

    421258

    Microwave tomography for breast cancer detection

    Mikrodalga tomografi ve meme kanser tespiti

    MARYAM NASERI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Radyo-Televizyonİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  5. Tez No

    519901

    Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging

    Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma

    ADEM POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

Geri Dön