Alzheimer hastalığının makine öğrenmesi teknikleriyle incelenmesi
Diagnosis of Alzheimer's disease by using machine learning approaches
- Tez No: 845521
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Beyindeki sinir hücrelerinin yapısının bozulmasıyla ortaya çıkan Alzheimer Hastalığı hastalıktan etkilenen kişilerin yaşamlarını olumsuz yönde etkileyecek unutkanlık ve algısal problemler yaşanmasına yol açmaktadır. Bu hastalığın ortaya çıktığı dönem genellikle ileri yaşlardır. Gün geçtikçe Alzheimer Hastalığı tedavisi için ayrılan bütçenin artacağı öngörülmektedir. Alzheimer Hastalığı tam anlamıyla tedavi edilerek hastanın eski sağlıklı günlerine dönmesi sağlanamayacak olsa bile hsatalığın ilerlemesi yavaşlatılarak hastanın mümkün olan en uzun süre boyunca bilişsel olarak daha az etkilenerek yaşamını sürdürmesi hedeflenmektedir. Günümüz dünyasında kendine git gide daha fazla yer edinen Yapay Zeka ve Yapay Zekanın ileri alt disiplini olan Derin Öğrenme bu probleme uygulanarak Alzheimer Hastalığının sınıflandırılması ile ilgili bir çalışma yapılmıştır. Çalışma kapsamında Kaggle web sitesinde genel erişime açık olan 2 boyutlu ve 4 sınıfa ait görüntülerden oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Veri elde edilmesinin az veri bulunması, uzman tarafından teşhis gerekmesi gibi nedenlerle zor olduğu senaryolarda iyi sonuç verebilen Transfer Öğrenimi metodu kullanılarak Inception V3 ve EfficientNet B0V2 modelleri önceden eğitilmiş modelin ağırlıklarıyla eğitilmiştir. Çok kısa bir eğitim süresi ile Inception V3 modeli için %99.96 EfficientNet B0V2 için %98.23 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Eğitim sonucunun açık bir şekilde gözlemlenebilmesi için karışıklık matrisleri sınıflara göre oluşturulmuş ve performans çıktıları hesaplanmıştır. Bu çalışmanın sonuçları Transfer Öğrenimi metodunun Alzheimer Hastalığı tespitinde hızlı ve doğruluk payı yüksek olan kullanışlı bir teknik olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's Disease, which is caused by the deterioration of the structure of nerve cells in the brain, leads to forgetfulness and perceptual problems that will negatively affect the lives of those affected by the disease. The period when this disease occurs is usually in advanced ages. It is predicted that the budget allocated for the treatment of Alzheimer's Disease will increase day by day. Even if Alzheimer's Disease cannot be fully treated and the patient will not be able to return to his/her old healthy days, it is aimed to slow down the progression of the disease and to maintain the patient's life with less cognitive impairment for the longest possible time. A study on the classification of Alzheimer's Disease has been carried out by applying deep learning, which is an advanced sub-discipline of artificial intelligence and artificial intelligence, which is gaining more and more place in today's world. In order to access the datasets, a dataset consisting of 2-dimensional images of 4 classes, which are available on the widely preferred Kaggle website, was used. InceptionV3 and EfficientNetB0V2 models were trained with the weights of the pre-trained model using the Transfer Learning method, which can give good results in scenarios where data acquisition is difficult due to reasons such as low data availability and the need for expert diagnosis. With a very short training time, accuracy values of 99.96% for InceptionV3 model and 98.23% for EfficientNetB0V2 were obtained. In order to clearly observe the training result, confusion matrices were created according to the classes and performance outputs were calculated. The results of this study show that Transfer Learning is a fast and accurate technique for Alzheimer's Disease detection.
Benzer Tezler
- Alzheimer hastaliğinin makine öğrenmesi modelleri kullanilarak teşhis edilmesi
Machine learning models for the diagnosis of alzheimer disease
FATMA NUR BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT SARI
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN TUNÇ
- Makine öğrenmesi ile alzheimer hastalığının ilerlemesinde hafif bilişsel bozukluğun tahmin edilmesine yönelik mrg tabanlı morfometrik analiz
Mri-based morphometric analysis for predicting mild cognitive impairment to alzheimer's disease progression with machine learning
MUHAMMET FURKAN ATILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile alzheimer hastalığının sınıflandırılması
Alzheimer's disease classification with machine learning method
FATMA GÜL GEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Alzheimer hastalığının farklı düzeylerinin sınıflandırılmasında yapay zeka ve logit regresyon modellerinin karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligence and logit regression models in the classification of different levels of alzheimer's disease
NURGÜL BULUT
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Hibrit derin öğrenme yöntemleri ile beyin görüntüleri ve klinik özellikleri kullanılarak Alzheimer hastalığı sınıflandırması ve derecelendirilmesi
Classification and rating of Alzheimer's disease by using brain images and clinical features with hybrid deep learning methods
MEHMET EMRE SERTKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN