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

  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: 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

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI

  5. 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

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA