Comparative ordinal longitudinal data analysis to predict a diagnosis of Alzheimer's disease by using multimodal data
Multimodal verileri kullanarak Alzheimer hastalığı tanısını tahmin etmek için karşılaştırmalı sıralı boylamsal veri analizi
- Tez No: 906965
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer hastalığı, İstatistik, İstatistiksel analiz, Alzheimer disease, Statistics, Statistical analysis
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer Hastalığı (AH), yaşlı yetişkinleri etkileyen en yaygın nörolojik hastalıklardan biridir. Hastalık, semptomlar ortaya çıkmadan önce önemli ölçüde ilerleyebilir, bu nedenle erken teşhis, hastalığın ilerlemesini yavaşlatmak için kritik öneme sahiptir. Dolayısıyla, hastalığı tahmin etmek için uygun boylamsal analiz yöntemlerinin kullanılması gereklidir. Ancak, önceki çalışmalar sıklıkla verilerin boylamsal doğasını göz ardı etmiştir. Bu tez, bu eksiklikleri gidermek amacıyla, OASIS-3 veri kümesine çeşitli istatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritması uygulamaktadır. OASIS-3 veri kümesi; demografik bilgiler, bilişsel değerlendirmeler, MRG ve PET tarama sonuçlarını içermektedir ve bu veriler birleştirilerek Alzheimer Hastalığını etkileyen temel faktörlerin kapsamlı bir değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmada, hastalığın şiddetini sınıflandırmak ve etkili faktörleri belirlemek için marjinal modeller (Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri, GEE), rastgele etkili modeller (hem frekansçı hem de Bayesçi Genelleştirilmiş Doğrusal Karışık Modeller, GLMMs) ve bir makine öğrenimi algoritması (Ordinal Mixed Effect Random Forest, OMERF) kullanılmıştır. Bulgular, Bayesçi Genelleştirilmiş Karışık Modellerinin, şiddetli AH vakalarını ordinal veriler arasında tanımlamada diğer yöntemlerden daha üstün olduğunu göstermektedir. Bu araştırma, Alzheimer Hastalığı'nın ilerleyişini daha iyi anlamak ve tahmin etmek için gelişmiş boylamsal yaklaşımların önemini vurgulamakta olup, erken teşhis ve müdahale için değerli bilgiler sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's Disease (AD) is one of the most common neurological disorders affecting elderly adults. The disease often progresses significantly before symptoms become apparent, making early diagnosis crucial to slowing its progression. Consequently, it is essential to employ appropriate longitudinal analysis methods for predicting the disease. However, previous studies have often neglected the longitudinal nature of the data. This thesis addresses these shortcomings by applying various statistical and machine learning algorithms to the OASIS-3 dataset. The OASIS-3 dataset, which includes demographics, cognitive assessments, MRI and PET scan outputs, was integrated to form a multimodal perspective, allowing for a comprehensive evaluation of the underlying factors influencing AD. The study utilizes marginal models (Generalized Estimating Equations, GEE), random effect models (both frequentist and Bayesian Generalized Linear Mixed Models, GLMMs), and a machine learning algorithm (Ordinal Mixed Effect Random Forest, OMERF) to classify the severity of the disease and identify influential factors. The findings indicate that the Bayesian approach of the Generalized Mixed Effect Model outperforms other methods in identifying severe AD cases among ordinal data. This research highlights the importance of using advanced longitudinal approaches to better understand and predict Alzheimer's Disease progression, providing valuable insights for early diagnosis and intervention.
Benzer Tezler
- Otantiklik ile gastronostaljik tutum ilişkisinin yeniden ziyaret niyetine ve destinasyon imajına etkisi
The effect of the relationship between authenticity and gastronostalgic attitude on the intention of revisit and destination image
REŞAD EMRE ÖZGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
TurizmBalıkesir ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DÜRİYE BOZOK
- Çalışanlarda sosyal desteğin iş-aile çatışması, yaşam doyumu ve yaşam kalitesi ile ilişkisi
Relationship between work-family conflict, life satisfaction and quality of life and social support of employees
UFUK GÜMÜŞSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Sosyal HizmetCelal Bayar ÜniversitesiSosyal Hizmet Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN BAYDUR
- Hematolojik hastalıklarda rituksimab kullanımının uzun dönemde kan parametreleri üzerine etkisi
The effect of rituximab use on LONG-TERM blood parameters in hematological diseases
BUĞSE GÜLEÇ ZENGİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
HematolojiAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM YÜKSEL
- Cerrahi tedavi planlanmış gastroözofageal reflü hastalarında psikiyatrik komorbiditelerin tedavi memnuniyetlerine etkisinin kesitsel olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ESRA ASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
PsikiyatriEge ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM KUMAN TUNÇEL
- Dismorfik Endişe Ölçeği'nin Türkçeye uyarlanması: Geçerlilik ve güvenilirlik çalışması
The aim of this study is to adapt the Dysmorphic Concern Questionnaire (DCQ) into Turkish and to examine its validity and reliability
SERHAT ERDOĞMUŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile Hekimliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA MELTEM KOÇ