EEG sinyallerinin zaman-frekans gösterimlerinin derin öğrenme ile analizi sonucu alzheimer hastalığının tespiti
Detection of alzheimer disease through deep learning analysis of EEG signals' time-frequency representations
Yazar: MERAL ASLAN DİL
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR ; PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Alzheimer Hastalığı (AH), nörodejeneratif bir hastalıktır ve demansın en yaygın türüdür.
Bilişsel işlevsellikte kayıp, günlük aktivitelerde zorlanma ve hafıza eksikliği gibi semptomlarla
kendini gösteren, ilerleyici ve geri dönüşü olmayan bir hastalıktır. Alzheimer hastalığının kesin
bir tedavisi olmamakla birlikte, hastalığın erken teşhisi, etkili tedavi ve hastalığın yönetimi
açısından önemlidir. Elektroensefalografi (EEG), Alzheimer hastalığının beyin üzerindeki
etkilerini araştırmak için en sık tercih edilen klinik araçlardan biridir. EEG verilerinin derin
öğrenme mimarilerinden olan Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarileri ile eğitilerek, Alzheimer
hastalığının tespitini yapmaya çalışmak, son zamanlarda üzerinde yoğun şekilde çalışılan
konulardan biridir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme mimarileri ve zaman-frekans
yaklaşımları kullanılarak Alzheimer hastalarının ve kontrol gönüllülerinin EEG verilerinin
sınıflandırılması ile hastalığın erken teşhisi hedeflenmiştir. Bu amaçla, tanısal testlerle erken
evre Alzheimer hastalığı teşhisi konmuş 15 Alzheimer hastasının ve 11 sağlıklı kontrol
gönüllüsünün EEG sinyalleri incelenmiştir. EEG segmentlerinin, Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (STFT) ile spektrogram ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü (CWT), Bump, Amor ve
Morse dalgacıkları ile skalogram görüntüleri elde edilmiş ve bu görüntüler ResNet18, Modifiye
ResNet18_1, Modifiye ResNet18_2, GoogleNet, AlexNet ve DarkNet Evrişimli Sinir Ağı
(CNN) mimarileri ile eğitilerek elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Tüm mimarilerin
sonuçları kanal bazlı ve beyin bölgesi bazlı olarak değerlendirildiğinde en yüksek başarım
oranlarının beynin arka (posterior) bölgesinde bulunan P4 kanalından CWT Bump zamanfrekans yaklaşımı ile elde edildiği görülmektedir. En yüksek validasyon ve test doğruluk (ACC)
sonucuna sahip olan ResNet18 mimarisinden ve ResNet18'in modifiye edilmesiyle elde edilen
daha az katman sayısına ve daha düşük filtre derecesine sahip olan ve en hızlı ve dengeli
performans sergileyen Modifiye ResNet18_2 mimarisinden sırasıyla %88,11 ve %80,64
sınıflandırma başarımları elde edilmiştir. İki mimari için kanal bazlı değerlendirmede ise P4
kanallarından sırasıyla %96,90 ve %93,70 validasyon doğruluk (ACC) değerleri
kaydedilmiştir. Modifiye ResNet18_2 mimarisi, klasik ResNet18'e kıyasla kısmen daha düşük
bir ACC değerine sahip olmasına rağmen, eğitim ilerlemesi sonuçlarına bakıldığında dengeli
ve sağlam bir performans sergileyerek aşırı uyum (overfitting) göstermediği görülmektedir.
Ayrıca, önerilen mimari, diğer modellere göre eğitim sürecini çok daha hızlı tamamlayarak
önemli bir zaman tasarrufu sağlamıştır. Bu bulgular, Alzheimer hastalığının tespitinde
Modifiye ResNet18_2 mimarisinin doğruluk ve eğitim verimliliği açısından iyi bir alternatif
olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Alzheimer Disease (AD) is a neurodegenerative disease and the most common type of
dementia. It is a progressive and irreversible disease that characterized by symptoms such as
loss of cognitive functionality, difficulty in daily activities and memory deficit. Although there
is no definitive treatment for Alzheimer Disease, early diagnosis of the disease is important for
effective treatment and management of the disease. Electroencephalography (EEG) is one of
the most commonly preferred clinical tools to investigate the effects of Alzheimer Disease on
the brain. Trying to detect Alzheimer's disease by training EEG data with Convolutional Neural
Network (CNN) architectures, one of the deep learning architectures is one of the research areas
that has been intensively studied recently. In this thesis study, early diagnosis of the disease is
aimed by classifying the EEG data of Alzheimer's patients and control volunteers using deep
learning architectures and time-frequency approaches. For this purpose, EEG signals from 15
patients diagnosed with early-stage Alzheimer's disease through diagnostic tests and 11 healthy
control volunteers were analyzed. Spectrogram images of EEG segments were obtained with Short Time Fourier Transform (STFT) and scalogram images with Continuous Wavelet
Transform (CWT), Bump, Amor and Morse wavelets, and these images were trained with
ResNet18, Modified ResNet18_1, Modified ResNet18_2, GoogleNet, AlexNet and DarkNet
Convolutional Neural Network (CNN) architectures and the results obtained were evaluated.
When the results of all architectures are evaluated on a channel based and brain region based,
it is seen that the highest performance rates are obtained with the CWT Bump time-frequency
approach from the P4 channel located in the posterior region of the brain. Classification
achievements of 88.11% and 80.64% were achieved in order for ResNet18, which has the
highest validation and test accuracy (ACC) results, and for Modified ResNet18_2, which
features fewer layers and lower filter sizes derived from the modification of the ResNet18
architecture, and exhibits the fastest and most balanced performance. For the channel-based
evaluation of the two architectures, validation accuracy (ACC) values of 96.90% and 93.70%
were recorded from the P4 channels, respectively. Although the modified ResNet18_2
architecture has a little lower ACC value compared to the classical ResNet18, when looking at
the training progress results, it is seen that it shows a balanced and robust performance and it
does not show overfitting. Additionally, the proposed architecture completed the training
process much faster than other models, thereby achieving important time savings. These results
show that the Modified ResNet18_2 architecture is a good alternative in terms of accuracy and
training efficiency in detecting Alzheimer's disease.