Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 856463
  2. Yazar: IDRIS CHENTOUF
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZAFER İŞCAN
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    1020998

    HYBRID ENSEMBLE DEEP LEARNING FRAMEWORK WITH SNAKE AND EVO OPTIMIZATION FOR MULTICLASS CLASSİFİCATION OF ALZHEIMER'S DISEASE USING MRI NEUROIMAGING

    MRI NÖROGÖRÜNTÜLEME KULLANILARAK ALZHEIMER HASTALIĞININ ÇOK SINIFLI SINIFLANDIRILMASI İÇİN SNAKE VE EVO OPTİMİZASYONLU HİBRİT TOPLULUK DERİN ÖĞRENME ÇERÇEVESİ

    AREJ MASOD RAJAB ALHAGI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ATA

    DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  2. Tez No

    1016926

    EEG sinyalleri kullanılarak derin öğrenme algoritmaları ile alzheimer hastalığının erken teşhisi

    Early diagnosis of alzheimer's disease using deep learning algorithms with EEG signals

    KADRİYE AKSAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAPLAN KAPLAN

  3. Tez No

    912657

    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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHAN ERGEN

  4. Tez No

    893166

    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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL

  5. Tez No

    883737

    Heart disease prediction project

    Kalp hastalıklarını önleme projesi

    RUBA AYAD YOUSIF AL-SAMMARRAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

Geri Dön