Otizm spektrum bozukluğunun fonksiyonel manyetik rezonans görüntülerine dayalı makine öğrenmesi teknikleri ile teşhisi
Diagnosis of autism spectrum disorder with machine learning techniques based on functional magnetic resonance images
Yazar: MUHAMMED ALİ BAYRAM
Danışman: PROF. DR. FEYZULLAH TEMURTAŞ ; DOÇ. DR. İLYAS ÖZER
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Beyin hasarları insan hayatını etkileyen çok ciddi sağlık problemleridir. Bu hasarların bir kısmı ilaç tedavisi gibi yöntemlerle tamamen ortadan kaldırılabilmektedir. Öte yandan OSB gibi hastalıkların neden olduğu hasarların bilinen kalıcı bir tedavisi yoktur. Bu tür rahatsızlıklarda genellikle hastalığın ilerlemesini yavaşlatmaya yönelik tedaviler uygulanmaktadır. Bu nedenle, davranış bozuklukları ortaya çıkmadan önce hastalığın erken evrede teşhis edilmesi önemlidir. 
Bu çalışmada, OSB'nin rs-fMRI yoluyla tespit edilmesine yönelik bir çalışma sunulmuştur. rs-fMRI beynin işlevi hakkında hem uzamsal hem de zamansal bilgi sağlamaktadır. Ancak fMRI verileri; örneklerin heterojenliği, farklı tarayıcı cihaz veya parametreler kullanılmasından dolayı ölçümler arasındaki varyansların yüksek olması gibi sebeplerden dolayı oldukça karmaşık verilerdir. 
Bu çalışma kapsamında ABIDE I veri setinden elde edilen 871 örnek üzerinde OSB ve sağlıklı bireyler ayırt edilmiştir. Bu doğrultuda iki farklı özellik çıkarım yöntemi geliştirilmiş ve farklı sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. İlk yöntemde sınıflandırma işlemi için uzun kısa süreli bellek ağı (long short-term memory-LSTM), evrişimsel sinir ağı (convolutional neural network-CNN) ve hibrit modeller birlikte kullanılmıştır. Bunların yanı sıra farklı özellik çıkarım yöntemiyle çok katmanlı algılayıcı (multi layer perceptron-MLP), k-en yakın komşuluk algoritması (k-nearest neighbour-k-NN), doğrusal ayrım analizi (linear discriminant analysis-LDA), destek vektör makineleri (support vector machines-SVM) kullanılarak ta sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Son olarak öznitelik seçiminde beynin hangi bölgelerinin daha etkili olduğuna dair bir değerlendirme sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar, fMRI ile OSB tespiti için umut vericidir.

Abstract:
Brain injuries are very serious health problems that affect people's lives. Some of these injuries can be completely reversed with methods such as medication. On the other hand, there is no known permanent treatment for damage caused by diseases such as Autism Spectrum Disorder (ASD). In such disorders, treatments are usually aimed at slowing down the progression of the disease. Therefore, it is important to diagnose the disease at an early stage before behavioural disorders occur. 
In this study, we present a study on the detection of ASD through rs-fMRI. rs-fMRI provides both spatial and temporal information about brain function. However, fMRI data are highly complex due to the heterogeneity of the samples, high variances between measurements due to the use of different scanner devices or parameters. 
In this study, ASD and healthy individuals were distinguished on 871 samples obtained from The Autism Brain Imaging Data Exchange I (ABIDE I) dataset. Accordingly, two different feature extraction methods were developed and classified with different classification algorithms. In the first method, long short-term memory network (LSTM), convolutional neural network (CNN) and hybrid models were used together for classification. In addition, different feature extraction methods such as multilayer perceptron (MLP), k-nearest neighbor algorithm (kNN), linear discriminant analysis (LDA), and support vector machines (SVM) were used for classification. Finally, an evaluation of which regions of the brain are more effective in feature selection is presented. The results obtained are promising for ASD detection on fMRI.