Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Alzheimer's disease using deep learning methods
- Tez No: 893166
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Malatya Turgut Özal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Günümüzde yapay zekanın gelişimi ile birlikte derin öğrenme algoritmaları görüntüler üzerinde yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüler üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme algoritmaları yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Alzheimer hastalığının derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hızlı ve yüksek doğruluk oranına sahip modellerin geliştirilmesi Alzheimer hastalığının tespiti için önem arz etmektedir. Alzheimer hastalığı; bilişsel işlevlerde ve günlük yaşam etkinliklerini sürdürme becerilerinde azalma, davranışsal değişimler ve psikiyatrik belirtiler ile karakterize, progresif nörodejeneratif bir hastalıktır. Dünya sağlık örgütü verilerine göre tüm dünyada yaklaşık 55 milyon demans hastası bulunmakta ve bu sayının 2030'da 78 milyona ve 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Türkiye'de 600 binden fazla Alzheimer hastası olduğu tahmin edilmektedir. Alzheimer hastalığının tedavisi henüz mümkün değildir. Alzheimer hastalığının doğru teşhisi, özellikle erken aşamada hasta bakımında önemli bir rol oynamaktadır, çünkü ciddiyet ve ilerleme risklerinin bilinci, hastaların geri dönüşü olmayan beyin hasarları şekillenmeden önce önlem almalarını sağlar. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının EfficientNetB0, ResNet50,DenseNet201, MobileNetV2 ve InceptionV3 modelleri üzerinde sınıflandırılması gerçekleştirilip, kullanılan modeller üzerinden hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen hibrit modelin en başarılı model olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of artificial intelligence, deep learning algorithms are frequently used in image-related studies. Deep learning algorithms provide high accuracy rates in image classification and object detection problems. Developing models with high speed and accuracy using deep learning algorithms is crucial for the detection of Alzheimer's disease. Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder characterized by a decline in cognitive functions, the ability to perform daily activities, behavioral changes, and psychiatric symptoms. According to the World Health Organization,there are approximately 55 million dementia patients worldwide, and this number is expected to reach 78 million by 2030 and 139 million by 2050. In Turkey, it is estimated that there are more than 600,000 Alzheimer's patients. Currently, there is no cure for Alzheimer's disease. Accurate diagnosis of Alzheimer's disease, especially in the early stages, plays a significant role in patient care, as awareness of severity and progression risks allows patients to take preventive measures before irreversible brain damage occurs. In this thesis, the classification of Alzheimer's disease was performed using EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet201, MobileNetV2, and InceptionV3 models, and a hybrid model was developed based on the used models. Experimental results showed that the developed hybrid model was the most successful one.
Benzer Tezler
- 3b MRI ve hasta bilgileri kullanarak derin öğrenme ile alzheimer hastalığının erken teşhisi
Early detection of alzheimer's disease with deep learning using 3d MRI and patient informations
ARMAN ATALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT ADAR
- Alzheimer ve göğüs kanseri görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of alzheimer's and breast cancer images with deep learning methods
YEŞİM TİRAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- Derin öğrenme yöntemleriyle medikal görüntü sınıflandırma
Medical image classification with deep learning methods
ZEYNEP CANTEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER KARACAN
- Automatic detection of Alzheimer's disease with transfer learning and image processing techniques
Transfer öğrenme ve görüntü işleme teknikleri ile Alzheimer hastalığının otomatik tespiti
ATILAY YEŞİLADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÖKALP
- 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