Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Alzheimer's disease using deep learning methods
Yazar: FİRDEVS SÜMEYYE ÇELENLİ
Danışman: DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
Malatya Turgut Özal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde yapay zekanın gelişimi ile birlikte derin öğrenme algoritmaları görüntüler üzerinde yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüler üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme algoritmaları yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Alzheimer hastalığının derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hızlı ve yüksek doğruluk oranına sahip modellerin geliştirilmesi Alzheimer hastalığının tespiti için önem arz etmektedir. Alzheimer hastalığı; bilişsel işlevlerde ve günlük yaşam etkinliklerini sürdürme becerilerinde azalma, davranışsal değişimler ve psikiyatrik belirtiler ile karakterize, progresif nörodejeneratif bir hastalıktır. Dünya sağlık örgütü verilerine göre tüm dünyada yaklaşık 55 milyon demans hastası bulunmakta ve bu sayının 2030'da 78 milyona ve 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Türkiye'de 600 binden fazla Alzheimer hastası olduğu tahmin edilmektedir. Alzheimer hastalığının tedavisi henüz mümkün değildir. Alzheimer hastalığının doğru teşhisi, özellikle erken aşamada hasta bakımında önemli bir rol oynamaktadır, çünkü ciddiyet ve ilerleme risklerinin bilinci, hastaların geri dönüşü olmayan beyin hasarları şekillenmeden önce önlem almalarını sağlar. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının EfficientNetB0, ResNet50,DenseNet201, MobileNetV2 ve InceptionV3 modelleri üzerinde sınıflandırılması gerçekleştirilip, kullanılan modeller üzerinden hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen hibrit modelin en başarılı model olduğunu göstermiştir.

Abstract:
With the advancement of artificial intelligence, deep learning algorithms are frequently used in image-related studies. Deep learning algorithms provide high accuracy rates in image classification and object detection problems. Developing models with high speed and accuracy using deep learning algorithms is crucial for the detection of Alzheimer's disease. Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder characterized by a decline in cognitive functions, the ability to perform daily activities, behavioral changes, and psychiatric symptoms. According to the World Health Organization,there are approximately 55 million dementia patients worldwide, and this number is expected to reach 78 million by 2030 and 139 million by 2050. In Turkey, it is estimated that there are more than 600,000 Alzheimer's patients. Currently, there is no cure for Alzheimer's disease. Accurate diagnosis of Alzheimer's disease, especially in the early stages, plays a significant role in patient care, as awareness of severity and progression risks allows patients to take preventive measures before irreversible brain damage occurs. In this thesis, the classification of Alzheimer's disease was performed using EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet201, MobileNetV2, and InceptionV3 models, and a hybrid model was developed based on the used models. Experimental results showed that the developed hybrid model was the most successful one.