Alzheimer hastalığının makine öğrenmesi teknikleriyle incelenmesi
Diagnosis of Alzheimer's disease by using machine learning approaches
Yazar: HUDAVERDİ EMİN ELP
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Alzheimer hastalığı = Alzheimer disease ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
Beyindeki sinir hücrelerinin yapısının bozulmasıyla ortaya çıkan Alzheimer 
Hastalığı hastalıktan etkilenen kişilerin yaşamlarını olumsuz yönde etkileyecek 
unutkanlık ve algısal problemler yaşanmasına yol açmaktadır. Bu hastalığın ortaya 
çıktığı dönem genellikle ileri yaşlardır. Gün geçtikçe Alzheimer Hastalığı tedavisi 
için ayrılan bütçenin artacağı öngörülmektedir. Alzheimer Hastalığı tam anlamıyla 
tedavi edilerek hastanın eski sağlıklı günlerine dönmesi sağlanamayacak olsa bile 
hsatalığın ilerlemesi yavaşlatılarak hastanın mümkün olan en uzun süre boyunca 
bilişsel olarak daha az etkilenerek yaşamını sürdürmesi hedeflenmektedir. 
Günümüz dünyasında kendine git gide daha fazla yer edinen Yapay Zeka ve Yapay 
Zekanın ileri alt disiplini olan Derin Öğrenme bu probleme uygulanarak Alzheimer 
Hastalığının sınıflandırılması ile ilgili bir çalışma yapılmıştır. Çalışma kapsamında
Kaggle web sitesinde genel erişime açık olan 2 boyutlu ve 4 sınıfa ait görüntülerden 
oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Veri elde edilmesinin az veri bulunması, uzman 
tarafından teşhis gerekmesi gibi nedenlerle zor olduğu senaryolarda iyi sonuç 
verebilen Transfer Öğrenimi metodu kullanılarak Inception V3 ve EfficientNet
B0V2 modelleri önceden eğitilmiş modelin ağırlıklarıyla eğitilmiştir. Çok kısa bir 
eğitim süresi ile Inception V3 modeli için %99.96 EfficientNet B0V2 için %98.23 
doğruluk değerleri elde edilmiştir. Eğitim sonucunun açık bir şekilde 
gözlemlenebilmesi için karışıklık matrisleri sınıflara göre oluşturulmuş ve 
performans çıktıları hesaplanmıştır. Bu çalışmanın sonuçları Transfer Öğrenimi 
metodunun Alzheimer Hastalığı tespitinde hızlı ve doğruluk payı yüksek olan 
kullanışlı bir teknik olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Alzheimer's Disease, which is caused by the deterioration of the structure of nerve 
cells in the brain, leads to forgetfulness and perceptual problems that will negatively 
affect the lives of those affected by the disease. The period when this disease occurs 
is usually in advanced ages. It is predicted that the budget allocated for the treatment 
of Alzheimer's Disease will increase day by day. Even if Alzheimer's Disease 
cannot be fully treated and the patient will not be able to return to his/her old healthy 
days, it is aimed to slow down the progression of the disease and to maintain the 
patient's life with less cognitive impairment for the longest possible time. A study 
on the classification of Alzheimer's Disease has been carried out by applying deep 
learning, which is an advanced sub-discipline of artificial intelligence and artificial 
intelligence, which is gaining more and more place in today's world. In order to 
access the datasets, a dataset consisting of 2-dimensional images of 4 classes, which 
are available on the widely preferred Kaggle website, was used. InceptionV3 and 
EfficientNetB0V2 models were trained with the weights of the pre-trained model 
using the Transfer Learning method, which can give good results in scenarios where 
data acquisition is difficult due to reasons such as low data availability and the need 
for expert diagnosis. With a very short training time, accuracy values of 99.96% for 
InceptionV3 model and 98.23% for EfficientNetB0V2 were obtained. In order to 
clearly observe the training result, confusion matrices were created according to the 
classes and performance outputs were calculated. The results of this study show 
that Transfer Learning is a fast and accurate technique for Alzheimer's Disease 
detection.