Hibrit yapay sinir ağları yöntemleri ile nörögörüntüleme verilerine dayalı otizm tanılama
Autism diagnosis based on neuroimaging data with hybrid neural network techniques
Yazar: EMEL KOÇ
Danışman: PROF. DR. SEMİH BİLGEN
İstanbul Okan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay zekâ, bilgisayar görüsü, dijital görüntü işleme ve medikal görüntüleme teknolojilerini 
bir araya getiren disiplinler arası çalışma alanına bilgisayar destekli tanı (BDT) denir. BDT, 
sinirbilim ve beyin görüntüleme alanlarında ön plana çıkan, tıbbı nörogörüntülerin 
yorumlanmasında sağlık profesyonellerine yardımcı olan uzman sistemlerdir. Bu tezin genel 
amacı, makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanarak nörogörüntü verilerine dayalı bilişsel ve
davranışsal fenotiplere bağlı otizm spektrum bozukluğu (OSB) teşhisinin doğruluğunu çoklu 
nörogörüntüleme yöntemleri aracılığı ile artırmaktır. Yapısal ve fonksiyonel manyetik rezonans 
görüntüleme verileri kullanılarak beyin bağlantısallık modellemesi yapılmıştır. Bu amaç 
doğrultusunda veri önişleme, veri gürültü arındırma ve veri füzyonu (erken-geç-çapraz)
işlemleri farklı veri türleri üzerinde uygulanmıştır. Ayrıca, bu tezde, makine öğrenmesi 
algoritmalarından evrişimli sinir ağı (ESA) ve yinelemeli sinir ağı (YSA) yöntemi hibrit olarak 
uygulanmıştır. Elde edilen %96 düzeyindeki doğruluk oranına sahip sonuçlar göstermiştir ki, 
hibrit makine öğrenmesi modeli ve çoklu füzyon yöntemi ile veri sınıflandırma işlemi, seçilen 
otizm spektrum bozukluğu (OSB) veri setine ait tanı öngörmede bugüne kadar sağlanan 
doğruluk oranlarının üzerine çıkılmasını sağlamıştır.

Abstract:
This study aims to increase the accuracy of autism spectrum disorder (ASD) diagnosis based 
on cognitive and behavioral phenotypes through multiple neuroimaging modalities. We apply 
machine learning (ML) algorithms to classify ASD patients and healthy control (HC) 
participants using structural magnetic resonance imaging (s-MRI) together with resting state 
functional MRI (rs-f-MRI, f-MRI) data from the large multisite data repository ABIDE (autism 
brain imaging data exchange) and identify important brain connectivity features. The 2D f-MRI 
images were converted into 3D s-MRI images and datasets were preprocessed using the 
Montreal Neurological Institute (MNI) atlas. The data were then denoised to remove any 
confounding factors. We show, by using three fusion strategies: early fusion, late fusion and 
cross fusion, that, in this implementation, hybrid convolutional recurrent neural networks 
achieve better performance in comparison to either convolutional neural networks (CNNs) or 
recurrent neural networks (RNNs). The proposed model classifies subjects as autistic or not 
according to how functional and anatomical connectivity metrics provide an overall diagnosis 
based on the autism diagnostic observation schedule (ADOS) standard. Our hybrid network 
achieved an accuracy of 96% by fusing s-MRI and f-MRI together, which outperforms the 
methods used in previous studies.