Manyetik rezonans görüntüleme kullanılarak 2B-ESA ile Alzaymır hastalığının sınıflandırılması
Classification of Alzheimer's disease using 2DCNN technology using magnetic resonance imaging
- Tez No: 844778
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzaymır hastalığı (AH), bilişsel işlevi ve hafızayı etkileyen nörodejeneratif bir hastalıktır. Özellikle yaşlılarda bunamanın en yaygın nedenidir ve hem hastalar hem de aileleri üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Alzaymır hastalığının erken teşhisi, sağlığın korunması için önemlidir. Geleneksel yöntemler kullanarak hastalığı doğru bir şekilde teşhis etmek ve sınıflandırmak zor olabilir. Bu nedenle, alzaymır hastalığının sınıflandırılması için umut vaat eden bir yaklaşım olan derin öğrenme modellerinden İki Boyutlu (2B) Evrişimli Sinir Ağları (ESA) kullanılabilir. Bu model, tıbbi görüntülerden özellikleri otomatik olarak öğrenebilir ve sınıflandırabilir. Bu çalışmada, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) veri seti kullanılarak alzaymır hastalığını sınıflandırmak için amacıyla 2B ESA modeli önerilmektedir. Genel anlamda, alzaymır hastalığının sınıflandırılmasında 2B ESA'lerin kullanımı, tanıdaki doğruluğu ve verimliliği artırma konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu modellerin klinik uygulamadaki yeteneklerini ve sınırlılıklarını tam anlamıyla kavramak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Önerilen model %90'ın üzerinde bir doğrulukla AH olan hastaları sınıflandırabilmiştir Geleneksel yöntemlere göre önemli ölçüde daha iyi performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder that affects cognitive function and memory. It is the most common cause of dementia in the elderly and has a significant impact on both patients and their families. Early diagnosis of Alzheimer's disease is important for health maintenance. Traditional methodologies employed in diagnosing and classifying this disease often encounter limitations in accuracy and efficacy. Therefore, utilizing Two-Dimensional (2D) Convolutional Neural Networks (CNNs) is more promising for classifying Alzheimer's disease. This model can automatically learn and classify features from medical images. This study proposes a 2D CNN model to classify Alzheimer's disease using a magnetic resonance imaging (MRI) dataset. Overall, utilizing Two-Dimensional (2D) Convolutional Neural Networks (CNNs) to classify Alzheimer's disease has a great potential to increase diagnostic accuracy and efficiency. Further research is necessary to comprehensively understand the capabilities and limitations of these models in clinical practice. The proposed model was able to classify AD patients with an accuracy exceeding 90%, significantly outperforming traditional methods.
Benzer Tezler
- Toplumumuzdaki sistik kanal – koledok birleşme varyasyonları ve bunun akut pankreatit ile ilişkisinin araştırılması
The incidence of the cystic canal – common bile duct unification variations in the Turkish population and the investigation of the association of this phenomenon with the development of acute pancreatitis
GÖKHAN İPEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BOZKURT GÜLEK
- Ankara ilindeki üç ilköğretim okulu öğrencilerinin epilepsiye yaklaşımı ve hastalık hakkındaki bilgi düzeyleri
Knowledge of epilepsy and attitudes towards the condition among three elementary schools students in Ankara
İKBAL OK BOZKAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SERDAROĞLU
- 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
- Human muscle structure-function relation in-vivo using magnetic resonance imaging modalities
İnsan kasının yapı ve fonksiyon ilişkisinin manyetik rezonans görüntüleme modaliteleri kullanılarak in-vivo değerlendirilmesi
AGAH KARAKUZU
Doktora
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY
- Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images
Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları
BEYTULLAH SARICA
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER