3B Alzheimer MR Görüntülerinin Hacimsel Kayıp Bölgelerindeki Voksel Değerleri Kullanılarak Sınıflandırılması
3B Alzheimer MR Görüntülerinin Hacimsel Kayıp Bölgelerindeki Voksel Değerleri Kullanılarak Sınıflandırılması
Yazar: Öziç, Muhammet Üsame; Özşen, Seral
Dergi: El-Cezeri, Vol. 7 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Manyetik Rezonans,Alzheimer,Voksel Tabanlı Morfometri,Sınıflandırma

Alzheimer Hastalığı bilişsel bozukluklar ve unutkanlık ile başlayan ölümcül bir nörolojik hastalıktır. Hastalığın beyinde meydana getirdiği hacimsel değişimler yüksek çözünürlüklü manyetik rezonans görüntüleri ile  izlenebilmektedir. Bu çalışmada, OASIS veri tabanından alınan 3B T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleri kullanılarak gri madde ve beyaz madde bölgelerinde meydana gelen hacimsel kayıplar voksel tabanlı morfometri yöntemi ile  haritalandırılmış ve bu bölgelerdeki anlamlı voksel değerleri ile alzheimer ve normal manyetik rezonans görüntülerini sınıflandıran bir karar destek sistemi tasarlanmıştır. Manyetik rezonans görüntülerinde gruplar arası voksel tabanlı morfometri işlemi için SPM8, MRIcro programları ve VBM8 kütüphanesi kullanılmıştır. Hacimsel kayıp haritalarından elde edilen binary maskeler ile gri madde ve beyaz madde bölgeleri maskelenmiştir. Her bir gri madde ve beyaz madde görüntüsünde maske altında kalan bölgelerden aynı koordinat noktalarına denk gelen voksel değerleri ile anlamlı veri kümeleri oluşturulmuştur. Özellik derecelendirme yöntemleri ile veriler en anlamlı özellikten en anlamsız özelliğe doğru derecelendirilmiştir. Sıralanan özellikler on kat çapraz geçerleme ile lineer ve rbf kernel kullanan destek vektör makinelerine giriş olarak verilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda en yüksek doğruluk oranları t-test özellik derecelendirme tabanlı lineer destek vektör makineleri ile gri madde sınıflandırmada %92.857 ve beyaz madde sınıflandırmada %79.286 olarak bulunmuştur.

Alzheimer Hastalığı bilişsel bozukluklar ve unutkanlık ile başlayan ölümcül bir nörolojik hastalıktır. Hastalığın beyinde meydana getirdiği hacimsel değişimler yüksek çözünürlüklü manyetik rezonans görüntüleri ile  izlenebilmektedir. Bu çalışmada, OASIS veri tabanından alınan 3B T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleri kullanılarak gri madde ve beyaz madde bölgelerinde meydana gelen hacimsel kayıplar voksel tabanlı morfometri yöntemi ile  haritalandırılmış ve bu bölgelerdeki anlamlı voksel değerleri ile alzheimer ve normal manyetik rezonans görüntülerini sınıflandıran bir karar destek sistemi tasarlanmıştır. Manyetik rezonans görüntülerinde gruplar arası voksel tabanlı morfometri işlemi için SPM8, MRIcro programları ve VBM8 kütüphanesi kullanılmıştır. Hacimsel kayıp haritalarından elde edilen binary maskeler ile gri madde ve beyaz madde bölgeleri maskelenmiştir. Her bir gri madde ve beyaz madde görüntüsünde maske altında kalan bölgelerden aynı koordinat noktalarına denk gelen voksel değerleri ile anlamlı veri kümeleri oluşturulmuştur. Özellik derecelendirme yöntemleri ile veriler en anlamlı özellikten en anlamsız özelliğe doğru derecelendirilmiştir. Sıralanan özellikler on kat çapraz geçerleme ile lineer ve rbf kernel kullanan destek vektör makinelerine giriş olarak verilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda en yüksek doğruluk oranları t-test özellik derecelendirme tabanlı lineer destek vektör makineleri ile gri madde sınıflandırmada %92.857 ve beyaz madde sınıflandırmada %79.286 olarak bulunmuştur.