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
Yazar: SÜMEYYE ÜNLÜLEBLEBİCİ
Danışman: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Alzheimer hastalığı = Alzheimer disease ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; MR =   ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Demans beyni etkileyen, hafıza ve düşünmede eksikliklere neden olan bir bulgudur. Demans türleri arasında en sık rastlanılan Alzheimer hastalığı özellikle yaşlı bireylerde görülen, beyinde hafıza kaybına ve gündelik hayatı aksatmaya neden olan bir rahatsızlıktır. Dünyada yıllar içinde yaşlı nüfusun giderek artmasıyla Alzheimer hasta sayısı artmakta ve daha da artacağı öngörülmektedir. Bu hastalığın tedavisi henüz mümkün olmasa da ilerlemesini engelleyecek tedbirler alınabilmektedir. Erken teşhis ile beyinde kalıcı hasarlar oluşmadan tedaviye başlanarak önemli ölçüde yol kat edilebilir. Alzheimer hastası bireyde beynin hacminde değişimler meydana gelir. Manyetik rezonans (MR) görüntüleme Alzheimer hastalığı (AH) teşhisinde yaygın olarak kullanılmaktadır, MR görüntülerinin analizi ile beyindeki hacimsel değişimler gözlemlenebilir ve AH sınıflandırılması yapılabilir.. Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü analizlerinde hızlı ve başarılı sonuçlar alındığı literatür taramasında gözlemlenmiştir. Bu tezde Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)'den MR görüntüleri alınmıştır ve AH sınıflandırmasında derin öğrenme yöntemlerinin başarısı araştırılmıştır. AH sınıflandırması için iki boyutlu evrişimli sinir ağları (2B ESA) algoritması olan YOLO v4 ve üç boyutlu evrişimli sinir ağı modeli (3B ESA) önerilmiştir.  2B ESA modeli için MR verileri iki boyuta indirgenmiş ve önişlemlerden geçirilmiş haliyle eğitilip tahmin işlemi yapılmıştır. Tahmin sonuçlarında 3B ESA modeli 2B ESA modeline göre daha başarılı çıkmıştır. 2B ESA modelinde doğruluk değeri %68 iken bu değer 3B ESA modelinde %88'e yükselmiştir.

Abstract:
Dementia is a disease that affects the brain and causes deficits in memory and thinking. Alzheimer's disease, which is the most common type of dementia, is a disorder that causes memory loss and disruption of daily life, especially in elderly individuals. The number of Alzheimer's patients will increase over the years due to the increase in the elderly population in the world and it is predicted that it will increase even more. Although the treatment of this disease is not yet possible, make provision for can be taken to prevent its progression. Thanks to early diagnosis, treatment can go a long way before permanent damage to the brain occurs. Changes occur in the volume of the brain in individuals with Alzheimer's disease (AD). Magnetic resonance (MR) imaging is widely used in the diagnosis of AD, with the analysis of MR images, volumetric changes in the brain can be observed; With these analyzes, it is possible to identify and classify the stages of the disease. It has been observed in the literature review that fast and successful results are obtained in image analysis deep learning methods. In this thesis, MR images were taken from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and the success of deep learning methods in AD classification was investigated. YOLO v4, a two-dimensional convolutional neural network (2D ESA) algorithm, and a three-dimensional convolutional neural network model (3D ESA) have been proposed for AD classification. For the 2D ESA model, the MR data was reduced to two dimensions and preprocessed, trained and predicted. In the estimation results, the 3D CNN model was quite successful compared to the 2D CNN model. While the accuracy value was 68% in the 2D CNN model, this value increased to 88% in the 3D CNN model.