Deep learning methods for classification Alzheimer's disease
Alzheimer hastalığının sınıflandırılmasına yönelik derin öğrenme yöntemleri
- Tez No: 812834
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EBUBEKİR KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer Hastalığı (AD), Elektroensefalografi (EEG), Üretken Çekişmeli Ağlar (GNN), Devirli Sinirsel Ağı (RNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Transformer, Alzheimer's Disease, Electroencephalography (EEG), Generative Adversarial Network (GAN), Convolutional neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Multi-layer perceptron (MLP), and Transformer
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer hastalığı (AD), hafızayı, düşünmeyi ve davranışı etkileyen ilerleyici ve geri döndürülemez bir beyin bozukluğudur. Bunaklığın önde gelen nedenidir. Erken teşhis, Alzheimer hastalığının ilerlemesini yavaşlatabilir, prognozu iyileştirebilir ve hasta bakımının nitelik ve niceliğini artırabilir. Erken tanıda birincil yöntemlerden biri; düşük maliyetli, invazif olmayan ve taşınabilirlik açılarından Alzheimer hastalığı ile ilişkili anormal beyin modellerini saptamak için umut verici bir yöntem olarak belirtilen elektroensefalografidir (EEG). Ayrıca, yapay zeka araçları, hastalık teşhisini ve tespitini kolaylaştıran modellerin geliştirilmesinde de önemli olmuştur. Derin öğrenme, bu tür uygulamalar için gelecek vaat eden bir yaklaşımdır; ancak güvenilir bir veri seti gerektirir. Hasta hakları nedeniyle, araştırmacılar ağı eğitmek için yeterli bir veri setine erişemeyebilirler. Bu çalışma, bu sorunu çözmek için bir model önermeyi amaçlamaktadır. İlk olarak, Alzheimer hastalığı için yapay bir EEG veri seti oluşturmak üzere, Üretken Çekişmeli Ağlar (GNN) modeli sunulmuştur. Beyin süreçlerini daha iyi anlamak ve derin öğrenme araçlarını kullanarak Alzheimer hastalığı için daha doğru tıbbi teşhis yapmak için kullanılabilir. Daha sonra Alzheimer EEG sinyallerini sınıflandırmak için Evrişimli Sinirsel Ağı (CNN), Devirli Sinirsel Ağı (RNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Transformer olmak üzere dört model üzerinde durulmuştur. Sonuçlar, GNN modelinin Alzheimer hastalığı için ilgili kanallarda güvenilir yapay EEG sinyalleri üretebildiğini göstermektedir. Ayrıca, önerilen modeller sırasıyla; %99.98, %99.76, %97.58 ve %97.34 gibi yüksek bir doğrulukla doğru sınıflandırma elde etmektedir. Çalışmamız, önerilen metodolojilerin, Alzheimer hastalığının klinik teşhisine yardımcı olabilecek potansiyel biyobelirteçleri belirlemek için umut verici bir tamamlayıcı araç olarak hizmet ettiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease (AD) is a progressive and irreversible brain disorder that affects memory, thinking, and behavior. It is the leading cause of dementia. Early diagnosis can slow the progression of Alzheimer's disease and improve the prognosis and increase the quality and quantity of patient care. One of the primary methods in early diagnosis is electroencephalography (EEG), which has been indicated as a promising method for detecting aberrant brain patterns associated to Alzheimer's disease in aspects of low cost, noninvasive, and portability. Furthermore, artificial intelligence tools have been essential in developing models that facilitate disease diagnosis and detection. Deep learning is a promising approach for such applications; however, it requires a reliable dataset. Due to the patient's rights, researchers may not be able to access a sufficient dataset to train the network. This work aims to propose a model to address this issue. Frist, Generative Adversarial Networks (GNN) model is presented to generate an artificial EEG dataset for Alzheimer's disease. It may be employed to understand brain processes better and make more accurate medical diagnoses for Alzheimer's disease using deep learning tools. Then four models have been focused on, Convolutional neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Multi-layer perceptron (MLP) and Transformer, to classify the Alzheimer's EEG signals. The results show that the GNN model can generate reliable artificial EEG signals for Alzheimer's disease in related channels. Moreover, the proposed models achieve accurate classification with a high accuracy 99.98 %, 99.76 %, 97.58 %, and 97.34 % respectively. Our study has demonstrated that the proposed methodologies serve as a promising complementary tool for identifying potential biomarkers that can aid in the clinical diagnosis of Alzheimer's disease.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemlerine dayalı beyin görüntülerinin analizi ile Alzheimer hastalık sınıflandırması
Alzheimer's disease classification by analysis of brain images based on deep learning methods
SÜMEYYE ÜNLÜLEBLEBİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Alzheımer hastalığının teşhisi için demxnet model önerisi ve derin transfer öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılması
Model proposal of demxnet for the diagnosis of Alzheimer's disease and comparison with deep transfer learning methods
NACİYE NUR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
- 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
- Alzheimer hastalığı erken teşhisinde derin öğrenme modelleri ile tanısal sınıflandırma
Diagnostic classification with deep learning models in early diagnosis of alzheimer's disease
SELAHATTİN BARIŞ ÇELEBİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
- A reliable alzheimer's disease classification system using a structural MRI dataset
Yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRG) veri seti kullanılarak güvenilir bir alzheimer hastalığı sınıflandırma sistemi
ABDUALLAH DAMASH
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKAY ULUSOY