Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak demans türü hastalıkların sınıfandırılması
Classification of dementia-type diseases using deep learning methods
Yazar: RUMEYSA NEGİŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR KARADUMAN
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Demans, hafıza ve günlük yaşam aktivitelerinde bozulmalara yol açan karmaşık bir nörolojik hastalık
grubudur. Yaşlanan dünya nüfusuyla birlikte nörolojik hastalıkların artışı, bireylerin yaşam kalitesini
etkilerken sağlık sistemlerine de büyük bir yük getirmektedir. Yapay zekâ ve derin öğrenme gibi teknolojiler,
demansın erken teşhisi ve tedavisinde umut verici gelişmelere öncülük etmektedir. Bu tez çalışmasında, derin
öğrenme teknikleri kullanılarak demans türü hastalıkların manyetik rezonans görüntülerinden
sınıflandırılması amaçlanmaktadır.
Bu çalışmada Kaggle'dan elde edilen "Alzheimer Parkinson Disease" adlı veri seti kullanılmıştır. Bu
veri seti, "3 Class" ve "4 Class" olarak iki farklı veri alt kümesine ayrılmıştır. Bu veri alt kümeleri; Alzheimer
hastaları ve olmayanlar, Parkinson hastaları ve olmayanlar ile sağlıklı bireylerin manyetik rezonans
görüntülerini içermektedir. Bu görüntüler, Alzheimer ve Parkinson hastalıklarının tanısal sınıflandırılması
için çeşitli veri ön işleme tekniklerinden geçirilmiştir. Ardından, EfficientNet-B0 modelinden transfer
öğrenme yöntemiyle özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu özellikler, tanısal sınıflandırma görevi için başka
katmanlarla birleştirilerek, özelleştirilmiş bir sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. Önerilen model ile
manyetik rezonans görüntülerinin çoklu sınıflandırılması, "4 Class" veri seti için %99,34'lük bir eğitim
doğruluğu ve %95,15'lik bir test doğruluğu, "3 Class" veri seti için %99,06'lık bir eğitim doğruluğu ve
%94,90'lık bir test doğruluğu ile sonuçlanmıştır.
Elde edilen yüksek doğruluk oranlarının yanı sıra, bu çalışmada farklı ön işleme teknikleri, makine
öğrenmesi yöntemleri, önceden eğitilmiş ağlar ve çeşitli aktivasyon fonksiyonları kullanılarak deneyler
yapılmış ve bu yöntemlerin performansları incelenmiştir. Elde edilen bulguların, Alzheimer ve Parkinson
gibi nörolojik hastalıkların derin öğrenme teknikleri ile teşhisi ve tanısal sınıflandırmasında önemli bir
referans noktası oluşturarak yapılacak çalışmalara katkı sağlayabileceğini öngörmekteyiz.

Abstract:
Dementia is a complex group of neurological diseases leading to impairments in memory and activities of
daily living. The increase in neurological diseases with the aging world population affects the quality of life
of individuals and places a huge burden on healthcare systems. Technologies such as artificial intelligence
and deep learning are leading promising developments in the early diagnosis and treatment of dementia. This
thesis aims to classify dementia-type diseases from magnetic resonance images using deep learning
techniques.
In this study, the dataset named "Alzheimer Parkinson Disease" obtained from Kaggle was used. This dataset
is divided into two different data subsets as "3 Class" and "4 Class". These datasets contain magnetic

resonance images of Alzheimer's patients and non-Alzheimer's patients, Parkinson's patients and non-
Parkinson's patients, and healthy individuals. These images were subjected to various data preprocessing

techniques for diagnostic classification of Alzheimer's and Parkinson's diseases. Then, features were
extracted from the EfficientNet-B0 model using transfer learning. These features are combined with other
layers to create a customized classification model for the diagnostic classification task. With the proposed
model, multiple classification of magnetic resonance images was achieved with 99.34% training accuracy
and 95.15% test accuracy for the "4 Class" dataset and 99.06% training accuracy and 94.90% test accuracy
for the "3 Class" dataset.
In addition to the high accuracy rates obtained, in this study, experiments were conducted using different
preprocessing techniques, machine learning methods, pre-trained networks and various activation functions
and the performances of these methods were analyzed. We anticipate that the findings obtained can contribute
to future studies by establishing an important reference point in the diagnosis and diagnostic classification of
neurological diseases such as Alzheimer's and Parkinson's with deep learning techniques.