Bunamanın erken tanısı için tıbbi görüntüleme ve görüntü işleme tekniklerinin kullanılması
The use of medical imaging and image processing techniques for early detection of dementia
Yazar: GÖKÇE UYSAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Nöroloji = Neurology

Özet:
Alzheimer hastalığı demansın en yaygın şekli olup son derece ciddi bir sağlık sorunudur. Yaşlı nüfusun artmasıyla birlikte önümüzdeki yıllarda hastalığın görülme sıklığının daha da artış göstermesi beklenmektedir. Bu durum hem yeni tedaviler hem de yeni tanı yöntemleri geliştirmek için önemli ölçüde araştırma yapılmasını gerektirir. Yakın gelecekte bulunması beklenen tedaviler geliştirilen tanı ve tedavi yöntemleriyle doğrudan bağlantılıdır. Hastalığın tanımlanması, takip edilmesi ve biyobelirteçlerinin geliştirilmesi süreçlerinde de bu gereklilik hakimdir.
Alzheimer özelinde demansın erken tanısına odaklandığımız çalışmamız dahilinde Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi protokolüyle tanı konulmuş 159 alzheimer, 217 hafif bilişsel bozulmaya sahip yaşlı ve 109 bilişsel olarak sağlıklı yaşlının T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme verileri analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında demansın ilk ve en çok etkilediği beyin bölgelerinden biri olarak kabul edilen hipokampüsün 3 boyutlu modellemesi yapılarak yarı-otomatik segmentasyon yazılımı aracılığıyla hacim bilgisi hesaplanmıştır. Ardından yaş, cinsiyet, tanı, sağ ve sol hipokampal hacim değerlerine bağlı bir veri kümesi oluşturulmuştur.
Makine öğrenmesi tekniklerinin dahil edildiği bu aşamada lojistik regresyon, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi, gauss naive bayes, karar ağacı ve rastgele ağaçlar sınıflandırma modelleri kullanılarak tanı tahmininde bulunulmuştur. Aynı zamanda sınıflandırma algoritmalarının alzheimer, hafif bilişsel bozulmaya sahip yaşlı ve bilişsel olarak sağlıklı yaşlı bireyleri tespit etme başarısı ölçülmüştür. Makine öğrenmesiyle güçlendirilmiş bu algoritmaların yardımıyla demansın erken evresinde klinisyenlerin daha hızlı ve etkili tanılama yapabilecekleri düşünülebilir. Bu sayede bilgisayar destekli tanı sistemlerinin geliştirilerek erken tanıda kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Alzheimer's disease is the most common form of dementia and is a very serious health problem. As the elderly population increases, the incidence of the disease is expected to increase further in the coming years. This requires considerable research to develop both new therapies and new diagnostic methods. The treatments that are expected to be available in the near future are directly related to the diagnostic and therapeutic methods developed. This requirement is also prevalent in disease identification, monitoring and development of biomarkers.
T1-weighted magnetic resonance imaging data of 159 alzheimer's, 217 elderly with mild cognitive impairment and 109 cognitive healthy elderly were analyzed by Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative protocol. Within the scope of the study, 3-dimensional modeling of the hippocampus, considered to be one of the first and most affected brain regions of dementia, was calculated by means of semi-automatic segmentation software. Then, a data set was formed based on age, gender, diagnosis, right and left hippocampal volume values.
In this stage where machine learning techniques were included, logistic regression, k-nearest neighbor, support vector machine, gauss naive bayes, decision tree and random trees classification models were estimated. At the same time, the success of the classification algorithms in detecting alzheimer, elderly and cognitively healthy elderly individuals with mild cognitive impairment was measured. With the help of these algorithms strengthened by machine learning, it can be thought that clinicians can diagnose more quickly and effectively in the early stages of dementia. Thus, it was concluded that computer aided diagnostic systems could be developed and used in early diagnosis.