Alzheimer Hastalığının Tespiti CNN Model Sınıflandırması

Authors : Ceren Gündüzalp, Gökalp Tulum, Tahsin Gündüzalp

Pages : 281-297

Doi:10.29132/ijpas.1582591

View : 60 | Download : 41

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgisayar destekli cihaz ve sistemlerin sağlık sektöründe giderek artan kullanımı, hastalıkların daha erken ve daha hızlı teşhis edilmesine olanak sağlamaktadır. Bilgisayar destekli sistem ve cihazlar özellikle nörolojik hastalıkların tanı ve görüntülemesinde kritik bir rol oynamaktadır. Merkezi sinir sistemi ve bilişsel fonksiyonların değerlendirilmesindeki gelişmeler, özellikle Alzheimer Hastalığı gibi nörodejeneratif hastalıkların erken teşhisinde önemli avantajlar sağlamaktadır. Çalışmada kullanılan veriler Kaggle platformunda açık kaynaklı olarak bulunan “Augmented Alzheimer MRI Dataset” isimli veri setinden alınmıştır. Bu veri setinde ikinci klasör kullanılmıştır. Toplamda 33.894 adet görüntü bulunmaktadır. Çalışmada Alzheimer hastalığı teşhisi analizi için derin öğrenme sınıflandırıcı model olarak Convolutional Neural Network (CNN) kullanılmıştır. Performans analizi yapılmıştır. Kullanılan CNN model accuracy değerini 0.9102 olarak vermiştir. Bu sonuçlar, CNN modelin kullanılmasıyla veri kaybının düşük olacağını, performansın iyi olacağını göstermektedir.
Keywords : Alzheimer Hastalığı, CNN, Demans, Derin Öğrenme

ORIGINAL ARTICLE URL