Yapay öğrenme yöntemleri ile nörokognitif muayenelere bağlı klinik değerlendirmelerden alzheimer risk faktörlerinin belirlenmesi ve buna ilişkin risk sınıflandırması
Determination of alzheimer's disease risk factors and related risk stratification from clinical assessments based on neurocognitive testing with machine learning
- Tez No: 887175
- Danışmanlar: PROF. DR. YILMAZ GÖKŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Artırılmış Zekâ, Yapay Öğrenme, Alzheimer, Klinik Karar Destek Sistemleri, Alzheimer hastalığı, Yapay zeka, Artificial Intelligence, Augmented Intelligence, Machine Learning, Alzheimer, Clinical Decision Support Systems, Alzheimer disease, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yaşla birlikte prevalansı artan demans, birden fazla kognitif alanda bozulma ile seyreden ve sonunda günlük yaşamı etkileyen bir klinik sendromdur. Buna bağlı olarak da bağımsızlığın kaybı, engellilik, bakıma ihtiyaç duyma ve ölümle sonuçlanmaktadır. Tüm demans vakalarının %50-80'ini Alzheimer Hastalığı (AH) oluşturmakta, 65 yaşından sonra olguların görülme sıklığı her beş yılda bir ikiye katlanmaktadır. Hastalığın tanısı özellikle erken dönemde; hastalık öncesi evre olarak kabul edilen hafif kognitif bozukluk (HKB) tablosunda da her zaman kolay olamamaktadır. Hastalığın bu evrede tanınması değiştirilebilir risk faktörlerinin belirlenmesi ve modifiye edilmesi açısından oldukça önemlidir. Günümüzde, olası AH'nın erken dönemde tanısı; fizik ve nörolojik muayene, bellek değerlendirmesini sağlayan detaylı nöropsikolojik testler (dikkat, bellek, görsel ve dil becerilerinin, yürütücü işlevlerin değerlendirilmesi), beyin görüntüleme yöntemleri, beyin omurilik sıvısı ve laboratuvar testleri bir bütün olarak değerlendirildiğinde konabilmektedir. Özellikle son yıllarda sağlık verilerinin nicelik ve çeşitlilik bakımından artışıyla birlikte, bu verilerden yararlanılarak Alzheimer hastalığının erken teşhisinde yapay öğrenme tekniklerinin kullanımının yaygınlaştığı gözlemlenmektedir. Bu amaçla, tez kapsamında Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi Geriatri Bilim Dalı'ndan elde edilen verilerden yararlanılarak, bireyleri Alzheimer, hafif bilişsel bozukluk veya sağlıklı olarak sınıflandırabilecek yapay öğrenme tabanlı bir klinik karar destek sistemi tasarlanmıştır. Burada veri odaklı tıp (data-driven medicine), klinisyene yardımcı bir araç olarak kurgulanmıştır. Geliştirilen uygulamanın klinik pratikte hekimlere erken dönem teşhis ve karar süreçlerinde yardımcı olması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Dementia, the prevalence of which increases with age, is a clinical syndrome characterized by impairment in multiple cognitive domains and eventually affects daily life. This results in loss of independence, disability, need for care and death. Alzheimer's Disease (AD) accounts for 50-80% of all dementia cases, with the incidence doubling every five years after the age of 65. The diagnosis of the disease is not always easy, especially in the early period, even in mild cognitive impairment (MCI), which is considered to be the pre-disease stage. Recognizing the disease at this stage is very important in terms of identifying and managing modifiable risk factors. Today, early diagnosis of possible Alzheimer's Disease can be made when physical and neurological examination, detailed neuropsychological tests for memory evaluation (assessment of attention, memory, visual and language skills, executive functions), brain imaging methods, cerebrospinal fluid and laboratory tests are evaluated as a whole.Especially in recent years, with the increase in the quantity and diversity of health data, the use of machine learning techniques in the early diagnosis of Alzheimer's disease has become widespread. For this purpose, in this thesis, a machine learning based clinical decision support system is designed to classify individuals as Alzheimer's, mild cognitive impairment or healthy by utilizing the data obtained from the Geriatrics Department of Dokuz Eylul University Hospital. In this context, data-driven medicine is designed as a tool to assist the clinician. The proposed application is expected to assist physicians in early diagnosis and decision-making processes in clinical practice.
Benzer Tezler
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Yapay öğrenme yöntemleri ile akciğerdeki tümörlerin birincil kökenlerine göre sınıflandırılması
Classification of tumors in the lung according to primary origins using machine learning methods
ABDULLAH ENES TAHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Yapay öğrenme yöntemleri ile Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts using machine learning techniques
BATIBAY DÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Yapay Öğrenme Yöntemleri ile Kısa Vadeli ve Güncel Bitcoin Fiyat Tahmini
Short Term and Current Bitcoin Price Prediction with Machine Lear-ning Methods
BÜLENT GÜNEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- Derin öğrenme yöntemleri ve yapay sinir ağı tabanlı NDVI değerleri ile çeltik bitkisi hastalıkların tespiti
Detection of diseases in rice plant with deep learning methods and artificial network based NDVI values
İRFAN ÖKTEN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ