Diagnosis of alzheimer's disease with deep learning: A hybrid 3D CNN and RNN approach
Derin öğrenme ile alzheımer hastalığının tanısı: Hibrit 3B CNN ve RNN yaklaşımı
- Tez No: 856463
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZAFER İŞCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
2020 yılında dünyada 55,2 milyon kişinin demansla yaşadığı tahmin edilirken, bu sayının 2030'da 79 milyona, 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Alzheimer hastalığı (AH), beyni gitgide bozarak hafıza kaybına, düşünmede zorluğa ve davranış değişikliklerine yol açan bir hastalıktır. Yaşlılarda demansın en yaygın nedenidir ve şu anda tedavisi mevcut değildir. AH'nin erken ve doğru tanısı, hastalığın yönetimi ve tedavisi için çok önemlidir; çünkü erken tedavi semptomların ilerlemesini yavaşlatabilir ve hastanın yaşam kalitesini iyileştirebilir. Beyin görüntüleme verileri aracılığıyla AH'yi tanımlamak için birçok makine öğrenmesi yöntemi önerilmiştir. Bu yüksek lisans tezi sırasında, derin öğrenme modellerinin, hastalığın evrimini tanımlamak ve tahmin etmek için nörogörüntüleri nasıl kullanabileceğini araştıracağız. Geleneksel makine öğrenme algoritmalarından farklı olarak derin öğrenme, özniteliklerin manuel olarak çıkarılmasını gerektirmez; bunun yerine AH tanısına yönelik öznitelikleri öğrenmek için 3 boyutlu görüntü işleme modellerini kullanır. Bu çalışmanın katkısı, Evrişimli Sinir Ağının ve Tekrarlayan Sinir Ağının kombinasyonu ile tıbbi görüntülerde kafatasının soyulmasını ve uzamsal normalizasyonunu içeren titiz bir ön işleme aşamasına dayanmaktadır.
Özet (Çeviri)
In 2020 it was estimated that 55.2 million people in the world were living with dementia, this number was expected to increase to 79 million by 2030 and 139 million by 2050. Alzheimer's disease (AD) is a disorder that gradually deteriorates the brain, leading to memory loss, difficulty with thinking and changes in behaviour. It is the most widespread cause of dementia among elderly people, and no cure is currently available. Early and accurate diagnosis of AD is crucial for managing and treating the disease, as early treatment can slow down the symptom progression and improve the patient's quality of life. Many methods of machine learning have been suggested for identifying AD through brain imaging data. In this master thesis, we will explore how deep learning models can be used to analyze neuroimages for the purpose of identifying and predicting the progression of diseases. Unlike traditional machine learning algorithms, deep learning does not require manual feature extraction. Instead, it uses 3D image processing models to learn features that can be used to diagnose Alzheimer's disease. The key contribution of this work is a rigorous pre-processing phase that involves skull-stripping and spatial normalization of medical images, along with a combination of Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network models.
Benzer Tezler
- 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
- Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Alzheimer's disease using deep learning methods
FİRDEVS SÜMEYYE ÇELENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
- Heart disease prediction project
Kalp hastalıklarını önleme projesi
RUBA AYAD YOUSIF AL-SAMMARRAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- 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
EYUP HANBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
- 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