3D CNN Based Automatic Diagnosis of ADHD Using fMRI Volumes

Authors : Gürcan TAŞPINAR, Nalan ÖZKURT

Pages : 1-8

Doi:10.21205/deufmd.2023257301

View : 11 | Download : 8

Publication Date : 2023-01-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu insert ignore into journalissuearticles values(DEHB); en sık görülen beyin deformasyonlarından biridir ve özellikle çocukların okul başarılarını olumsuz yönde etkilemektedir. Uzmanların, DEHB hastalarına uygun tedavi verebilmeleri için bu hastalığın nörobiyolojik tanısı önemlidir. Makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte, nörogörüntüleme teknolojileri, özellikle fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunda biyobelirteç olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ayrıca, makine öğrenme yöntemleri son zamanlarda popüler hale gelmektedir. Bu çalışma ile, DEHB tanısında uzmanlara yardımcı olmak amacıyla fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme hacimlerini iki sınıfa ayırmak için optimize edilmiş 3 boyutlu evrişimli bir sinir ağı sunulmaktadır. Verilerin 3 boyutlu ilişkilerinin çıkarılmasının önemini göstermek için yöntem, halka açık ADHD-200 veri setlerinin öğrenme ve test verileri kullanılarak test edilmiş ve sinir ağının performansı değerlendirilmiştir. Daha sonra sinir ağının performansı, literatürdeki birkaç yeni DEHB algılama evrişimli sinir ağı ile karşılaştırılmıştır. Kullanılan sinir ağının umut verici bir performansa sahip olduğu gözlemlenmektedir.
Keywords : Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, 3B Evrişimsel Sinir Ağı, Halka Açık ADHD 200 Veri Setleri