Alzheimer hastalığı tespiti ve CNN model sınıflandırması /
Yazar: CEREN GÜNDÜZALP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sağlık alanında giderek yaygınlaşan bilgisayar destekli cihazlar ve sistemlerin
kullanımı hastalıkların daha erken ve hızlı şekilde tespit edilmesine imkân tanımaktadır.
Özellikle nörolojik hastalıkların tanısında ve görüntülüme sürecinde bilgisayar destekli
sistemler ve cihazlar önemli bir yere sahiptir. Merkezi sinir sistemi ve bilişsel hafıza
süreçlerini etkileyen ve zihinsel düşünceleri bozan nörodejeneratif bir hastalık olan
Alzheimer hastalığının tanısı ve tedavisi için de bilgisayar destekli sistemler önemli bir
araç olmaktadır. Bu tez, Alzheimer Hastalığının erken teşhisi ve tedavisine yapay zeka
görüntüleme tekniklerinin katkısı ve bu alandaki güncel gelişmeler üzerine
odaklanmaktadır. Çalışma kapsamında ele alınan Alzheimer hastalığının analizinde ve
teşhisinde yapay zekâ ve özellikle de derin öğrenme teknikleri kritik bir rol
oynamaktadır. Bu bağlamda çalışmada CNN sınıflama, mimarisi kullanılarak derin
öğrenme tabanlı model önerilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında Kaggle Augmented
Alzheimer Dataset veri setinin ikinci kısmı kullanılmıştır. İlk olarak CNN model
kullanılmıştır. Test, doğrulama ve eğitim olarak ayrılmıştır. Modelleme süreci
sonucunda Alzheimer tahminleri segmente edilerek sınıflandırılmıştır. Bu
sınıflandırmalar daha sonra görselleştirilerek hastalığın tanımlanma sürecinde
kullanılmak üzere karşılaştırılmıştır.
Çalışmanın sonucuna göre, CNN model accuracy değeri 0.917 sonucunu
vermektedir. Bu mimari eğitim ve test aşamalarında etkin bir sonuç vermektedir. Bu
model gelecekte yapılması planlanan nörolojik hastalıkların tanı, kontrol ve tedavi
sürecinde gerçek zamanlı analiz ve sınıflandırma yapılabilmesi için fırsat sunmaktadır.

Abstract:
Earlier and faster detection is possible with the use of computer-aided devices and

systems, which are becoming increasingly widespread in the field of health. Computer-
aided systems and devices have an important place, especially in the recognition and

imaging process of errors. Computer-aided systems are an important tool for the
diagnosis and treatment of Alzheimer's disease, a neurodegenerative disease that
impairs the central nervous system and therapeutic memory processes and mental
development. This thesis focuses on the contribution of artificial intelligence imaging
techniques to the early diagnosis and treatment of Alzheimer's disease and current
developments in this field. Artificial intelligence and especially deep learning
techniques play a critical role in the analysis and diagnosis of Alzheimer's disease,
which is discussed within the scope of the study. In this systematic study, CNN
classification was modeled based on deep learning through architecture. In the first
phase of the study, the second part of the Kaggle Augmented Alzheimer Dataset dataset
was used. First, the CNN model was used. Access to testing, continuity and training. As
a result of the modeling process, Alzheimer's predictions were segmented and classified.
These features were then visualized and compared to be used in the individual
identification process.
According to the results of the study, the CNN model accuracy value gives the
result of 0.917. This architecture provides effective results in the training and testing
phases. This model offers the opportunity to perform real-time analysis and
classification in the diagnosis, control and treatment process of neurological diseases
planned in the future