Yapısal MR görüntülerinden makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak şizofreninin sınıflandırılması
Classification of schizophrenia using machine learning methods from structral MR images
Yazar: MERVE ANDAÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE GENGEÇ BENLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Psikiyatri = Psychiatry
Dizin: Biyomedikal mühendisliği = Biomedical engineering ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Yapısal MR görüntüleme = Structural MRI imaging ; Şizofreni = Schizophrenia

Özet:
Karmaşık bir psikiyatrik bozukluk olan şizofreni hastalığında doğru tanı ve tedavi sürecinin
etkin bir şekilde yönetilebilmesi için oldukça önemlidir. Çeşitli tiplerde manyetik rezonans
(MR) görüntüleri, şizofreni için biyobelirteç olarak hizmet etme potansiyeline sahiptir. Bu
çalışmanın amacı, şizofrenili bireyler ile sağlıklı kontroller arasında beyin bölgelerinde
oluşabilecek dokusal özelliklerdeki farklılıkları yapısal MR görüntüleri aracılığıyla sayısal
olarak analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda yapılan ilk sınıflandırma çalışmasında sağ,
sol ve iki taraflı beyin olmak üzere beş bölgeden elde edilen Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi
(GLCM) öznitelikleri makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır.
Sonuçlar incelendiğinde %94,4 doğruluk oranı ile sol hemisferdeki bu beş bölgenin GLCM
özellikleri kullanılarak şizofreni ile sağlıklı bireylerin ayırt edilmesinde yüksek
performanslı sınıflandırma metrikleri elde edilmiştir. İkinci sınıflandırma çalışmasında ise
tüm beyinden elde edilen 3 doku tipi beyaz madde (WM), gri madde (GM) ve beyin
omurilik sıvısı (CSF) görüntüleri veri girişi olarak kullanılarak, AlexNet tabanlı kurgulanan
CNN mimarisi ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde yapısal MR
görüntüleri kullanılarak şizofreninin %98 doğruluk oranı ile sınıflandırılabildiği
görülmüştür. Üçüncü sınıflandırma çalışmasında ise bu 3 doku tipine ait görüntülerden
GLCM, Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramı (HOG) ve Yerel İkili Örüntü (LBP)
metodları kullanılarak öznitelik çıkarılmış olup makine öğrenme algoritmaları ile
sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. %86.11 doğruluk oranı ile XGB algoritması en yüksek
doğruluğu veren sınıflandırıcı olduğu görülmüştür. Şizofreni gibi psikiyatrik bozukluklarda
durumlarda bile bireylerin yapısal beyin MR görüntülerinin hastalık etiyolojisinin
anlaşılmasına katkı sağlama potansiyeline sahip olduğu vurgulanmaktadır

Abstract:
In schizophrenia, which is a complex psychiatric disorder, the correct diagnosis and
treatment process is very important for effective management. Various types of
magnetic resonance (MR) images have the potential to serve as biomarkers for
schizophrenia. The aim of this study is to numerically analyze the differences in textural
features that may occur in brain regions between individuals with schizophrenia and
healthy controls by means of structural MR images. In the first classification study
conducted for this purpose, the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features
obtained from five regions, namely the right, left and bilateral brain, were classified
using machine learning methods. When the results were examined, high-performance
classification metrics were obtained in differentiating schizophrenia and healthy
individuals by using the GLCM features of these five regions in the left hemisphere
with an accuracy rate of 94.4%. In the second classification study, 3 tissue types of
white matter (WM), gray matter (GM) and cerebrospinal fluid (CSF) images obtained
from the whole brain were used as data input, and classification was performed with the
AlexNet-based CNN architecture. When the results were examined, it was seen that
schizophrenia could be classified with 98% accuracy using structural MR images. In the
third classification study, features were extracted from the images of these 3 tissue types
using GLCM, Directed Gradient Histogram (HOG) and Local Binary Pattern (LBP)
methods, and classification was performed with machine learning algorithms. With an
accuracy rate of 86.11%, the XGB algorithm was found to be the classifier that gave the
highest accuracy. It is emphasized that structural brain MR images of individuals have
the potential to contribute to the understanding of the etiology of the disease, even in
psychiatric disorders such as schizophrenia.