Alzheimer hastalığının derin öğrenme tekniği ile PET görüntüleri üzerinden teşhisi
Diagnosis of Alzheimer disease from PET images by deep learning technique
Yazar: ESRA SİVRİKAYA
Danışman: PROF. DR. AHMET BOZKURT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Alzheimer hastalığı = Alzheimer disease ; Bilgisayarlı tomografi = Computed tomography ; Derin öğrenme = Deep learning ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
Beyin hücrelerinde zamanla gelişen ölüme bağlı olarak hafıza kaybı, bunama (demans) ve bilişsel fonksiyonların azalması şeklinde gelişen tıbbi durum Alzheimer hastalığı (AH) olarak adlandırılır. Henüz tedavisi için herhangi bir ilaç bulunmuş olmasa da Alzheimer hastalığının nedeni, gelişim şeklinin anlaşılması ve çözüm yollarının geliştirilmesine yol açabilecek başarılı sonuçlar ortaya konulabilmektedir. AH'nin varlığı ve ilerleme düzeyine dair bilgilerin, beyin görüntüleri üzerinden geliştirilecek bir derin öğrenme mimarisi yardımıyla irdelenmesi teşhisteki doğruluğu artırabilir. AH'nin, hafif bilişsel bozukluğun veya beynin Floro-deoksi-glukoz (FDG)-PET'in nihai teşhisini öngören bir derin öğrenme algoritması geliştirmek, doğrulamak ve performansını radyolojik okuyucularla karşılaştırmak amacıyla bazı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada ise derin öğrenme yardımıyla AH'nin FDG-PET görüntüleri üzerinden DenseNet121, InceptionV3, MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, ResNet101, VGG16 ve Xception mimarileri ile transfer öğrenme tekniği uyarlanarak teşhisine çalışılmış ve beyin dokusunun hastalıktan etkilenme durumu irdelenmiştir. Çalışmanın bulguları incelendiğinde en yüksek eğitim doğruluğu, kesinliği, duyarlılığı ve F skorunu Xception (%99) ve DenseNet121 (%99) mimarileri vermiştir. Eğitimler sonucunda elde edilen test doğruluğu, kesinliği, duyarlılığı ve F1 skoruna bakıldığında Xception (%100) ve DenseNet121 (%100) mimarileri ön plana çıkmıştır. Kullanılan modeller arasında Xception, VGG16 ve ResNet101 modelleri en uzun eğitim ve testlerini vermiş, en kısa süreler ise MobileNet ve MobileNetV2 modelleri ile elde edilmiştir. Farklı veri setlerinin eğitimi sonucunda veri sayısı arttıkça model başarısının da arttığı görülmüştür. Çalışma, beyin PET görüntüleri üzerinden AH teşhisi konusunda transfer öğrenme mimarilerinin başarımını göstermiş ve eğitim sonuçlarına göre yüksek başarı gösteren mimarilerle MR görüntüleri üzerinde daha büyük veri setleri kullanılarak çalışılabileceğini düşündürmüştür.

Abstract:
The medical condition that develops in the form of memory loss, dementia (dementia) and decreased cognitive functions due to the death of brain cells over time is called Alzheimer's disease (AD). Although no drug has been found for its treatment yet, there are successful results that may lead to the understanding of its cause, development, and solutions. Examination of the information about the presence and progression of AD with the help of deep learning architectures through brain images can increase diagnostic accuracy. Some studies have been conducted to develop and validate deep learning algorithms to predict the final diagnosis of AD, mild cognitive impairment, or brain Fluoro-deoxy-glucose (FDG)-PET, and to compare its performance with that of radiological readers. In this study, with the help of deep learning, diagnosis of AD was attempted by adapting transfer learning technique and DenseNet121, InceptionV3, MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, ResNet101, VGG16 and Xception architectures over FDG-PET images, and the condition of the brain tissue affected by the disease was investigated. When the findings of the study were examined, Xception (99%) and DenseNet121 (99%) architectures yielded the highest training accuracy, precision, sensitivity and F score. Considering the test accuracy, precision, sensitivity and F1 score obtained as a result of training, Xception (100%) and DenseNet121 (100%) architectures came to the fore. Among the models used, Xception, VGG16 and ResNet101 took the longest training and test durations, while MobileNet and MobileNetV2 models took the shortest time. As a result of training with different data sets, it was seen that the success of the model increased as the amount of data increased. The study showed the performance of transfer learning architectures in diagnosing AD over brain PET images and suggested that it can be studied using larger datasets on MR images with architectures that show high success according to the training results.