Parkinson hastalığının teşhisinde derin öğrenme yöntemi ile spect görüntü analizi
Spect image analysis with deep learning method for diagnosis of parkinson's disease
Yazar: OKAN ALKAN
Danışman: DOÇ. DR. AYTÜRK KELEŞ
Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Sinir hücreleri tahribatı sonucunda gelişen Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığının ardından en sık teşhisi konulan hastalıktır. Dünya üzerinde 55-60 yaş üzerindeki bireylerde %1 oranında görülmektedir. Bu oran düşük görünmesine rağmen, yaşam sürelerinin uzaması göz önüne alındığında Parkinson hastalığına yakalanan bireylerde artışa neden olmaktadır. Parkinson hastalığının erken teşhisinde bugün geleneksel yöntemler kullanılmaktadır. Ancak araştırmacılar Yapay Zekâ teknolojilerini kullanarak bu hastalığı daha erken ve doğru teşhis edilebilmesi için çalışmaktadır.
Bu çalışmada SPECT görüntüleri kullanılarak derin öğrenme teknolojisi ile Parkinson hastalığının daha erken ve daha doğru teşhis edilebilmesine katkı sağlanmaya çalışılmıştır. SPECT görüntüleri analiz etmek için evrişimsel sinir ağı yapısı kullanılarak bir model oluşturulmuş ve Keras kütüphanesi içerisinde yer alan optimizasyon seçenekleri ile test edilmiştir. Her optimizasyon değeri için farklı aktivasyon fonksiyonları ve eğitim sayıları denenmiş ve en başarılı doğruluk oranına ulaşılmaya çalışılmıştır. Hastalık teşhisi için başarı kriteri olarak doğruluk oranının yanında duyarlılık ve özgüllük değerleri de hesaplanarak tablo olarak sunulmuştur. Üç farklı sınıfta yer alan SPECT görüntü verileri üzerinde uygulanan derin öğrenme işlemi sonucunda en başarılı sınıflandırma Adamax optimizasyon yöntemi ile doğruluk %94.15, duyarlılık %91.03 ve özgüllük %95.71 değerleri ile elde edilmiştir.
Bu tez çalışması genel olarak 5 bölümden oluşmaktadır. İlk bölümünde Parkinson hastalığına ve derin öğrenme yöntemlerine yer verilerek konuyla ilgili alanyazındaki mevcut çalışmalar sunulmuştur. İkinci bölümde yapay zekâ ve onun alt alanında yeni gelişen teknoloji derin öğrenme yer almaktadır. Bu bölümde derin öğrenme metotları ve kullanım alanları da örneklendirilerek açıklanmıştır. Üçüncü bölümde kullanılan veri seti hakkında ayrıntılı bilgi verilmiş ve uygulamada kullanılan yapılar tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde kullanılan optimizasyon yöntemlerine göre elde edilen doğruluk, duyarlılık ve özgüllük değerleri görsel olarak değerlendirilmiştir. Son bölümde ise yapılan teşhis uygulamasından elde edilen sonuçlar alan yazında benzer veya yakın çalışmalar ile karşılaştırılarak bir değerlendirme yapılmış ve bu çalışmanın ışığında ileriye yönelik bazı önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Parkinson's disease which develops as a result of nerve cells devastation, is the most commonly diagnosed disease after Alzheimer's disease. It is seen in 1 percent of individuals over the age of 55-60 years. Although this ratio seems low, it causes an increase in individuals with Parkinson's disease considering the prolongation of life expectancy. Today, traditional methods are used in the early diagnosis of Parkinson's disease.  However, using artificial intelligence technologies, researchers are studying to be detected this disease earlier and more accurately.
In this study, it has been tried to contribute to the early and more accurate diagnosis of Parkinson's disease by using SPECT images with deep learning technology. In order to analyze SPECT images, a model was created using convolutional neural network structure and tested with optimization options which is within the Keras library. For each optimization value, different activation functions and epoch have been tested and tried to reach the most successful accuracy rate. Sensitivity and specificity values as well as accuracy rate as the criterion of success for disease diagnosis are calculated and presented as a table. As a result of the deep learning process applied on SPECT image data, which is in the three different classes, the most successful classification method is obtained with Adamax optimization method 94.15% accuracy,91.03% sensitivity and 95.71% specificity.
This thesis consists of 5 chapters in general. In the first part, Parkinson's disease and deep learning methods are mentioned and the current studies regarding topic in the related literature are presented. Artificial intelligence and the deep learning, newly developing technology in its subfield, take place in the second part. In this part, deep learning methods and areas of usage are explained with examples. In the third section, detailed information is given about the data set and the structures used in the application are introduced. In the fourth chapter, the accuracy, sensitivity and specificity values obtained according to the optimization methods used were evaluated visually. In the last section, the results obtained from the diagnostic application have been compared with similar or connected studies in the literature and an evaluation has been made and some prospective suggestions have been made in the light of this study.