Nörolojik bozuklukların transfer öğrenme temelli analizi
Transfer learning based analysis of neurological disorders
- Tez No: 916962
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MERİÇ ÇETİN
- 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: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu yüksek lisans tezi, nörolojik bozuklukların daha kesin teşhis ve analizini sağlamayı amaçlayan bir çalışmayı temsil ediyor. Bu amaç doğrultusunda, beyin görüntüleme yöntemleri olan Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) ve fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) gibi tekniklerle elde edilen veriler kullanılarak derin öğrenme modelleri geliştirilecek ve transfer öğrenme yöntemleri ile optimize edilecek. Bu yaklaşım, nörolojik bozuklukların belirgin özelliklerini daha etkin bir şekilde yakalamayı ve böylece teşhis başarımını artırmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, bu çalışma farklı nörolojik bozuklukların sınıflandırılmasında daha yüksek hassasiyet elde etme potansiyelini taşıyor. Bu tez, nörolojik bozuklukların teşhis ve yönetimi alanında önemli bir ilerleme sağlayabilirken, aynı zamanda nörolojik görüntüleme verilerinin derin öğrenme modelleri ile nasıl etkili bir şekilde işlenebileceği konusundaki bilgi birikimini artırarak bu alandaki analizlerin daha da gelişmesine katkı sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
This master's thesis represents a study that aims to provide more precise diagnosis and analysis of neurological disorders. For this purpose, deep learning models will be developed and optimized with transfer learning methods, using data obtained by brain imaging methods such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). This approach aims to capture the salient features of neurological disorders more effectively, thereby increasing diagnostic performance. At the same time, this work has the potential to achieve higher precision in the classification of different neurological disorders. While this thesis can make a significant progress in the diagnosis and management of neurological disorders, it can also contribute to the further development of analyzes in this field by increasing the knowledge on how to effectively process neurological imaging data with deep learning models.
Benzer Tezler
- Detection of homo/hetero-dimerizations between adenosine A2A, dopamine D2 and NMDA receptors by use of FRET and BiFC assays
Adenozin A2A, dopamin D2 ve NMDA reseptörleri arasındaki homo/hetero-dimer oluşumlarının BiFC ve FRET yöntemleri ile tespiti
SİNEM ÇELEBİÖVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
BiyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ DEVRİM SON
- Klinik izole sendromlu olgularda Konvansiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme incelemelerinde normal görünen beyaz ve gri cevherde, Difüzyon Tensor ve Manyetizasyon Transfer Görüntüleme yöntemleri ile tespit edilen doku hasar oranları ile kognitif süreçler arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi.
Assessment of the correlation between the cognitive procesess and the ratio of tissue damage determined by the diffusion tensor and magnetisation transverse imaging techniques in patients with clinical isolated syndrome with normal appearring white and gray matter in magnetic resonance imaging investigations
MÜGE KOÇAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
NörolojiMarmara ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK INCE GUNAL
- Predicting epileptic seizures of pediatric patients using phase-amplitude coupling and deep learning
Pediatrik hastaların epileptik nöbetlerini faz-genlik bağlanım ve derin öğrenme kullanarak tahmin etme
LINA MAHMOUD SALEH ALQAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Bir uyaran genelleme defisiti olarak Korsakoff amnestik sendromu
The Korsakoff amnestic syndrome as a stimulus generalization deficit
ÇİĞDEM ULAŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN GÜRVİT
- 1H-MRSI of the deep gray matter structures in patients with amyotrophic lateral sclerosis
Amyotrofik lateral skleroz hastalarında derin gri madde yapılarının multi voksel proton manyetik rezonans spektroskopisi
MERYEM TORLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA YILDIRIM
PROF. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK