Alzheimer Hastalığının Manyetik Rezonans Görüntülerden Hibrit Derin Öğrenme Yaklaşımı ile Otomatik Tespiti

Authors : Öznur Özaltın, Sezgi Çobanbaş, Yasemin Sırakaya, Yuşa Güneş

Pages : 321-339

Doi:10.35234/fumbd.1556671

View : 90 | Download : 25

Publication Date : 2025-03-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Alzheimer hastalığı, çağın en ciddi hastalıkları arasında yer almaktadır. Tedavisinin neredeyse bulunmadığı bu hastalıkta erken teşhis çok önemlidir. Erken teşhis edilmesi durumunda bu hastalığın ilerlemesi yavaşlayacaktır. Bu çalışmada, Alzheimer hastalığının derin öğrenme aracılığı ile Manyetik Rezonans (MR) görüntüler üzerinden tespit edilmesi amaçlanmıştır. Derin öğrenme algoritmalarından olan Evrişimli Sinir Ağları (ESA), görüntülerden otomatik özellik çıkarabilme yeteneğine sahiptir. Bu çalışmada, Alzheimer hastalığını MR görüntülerinden tespit etmede sekiz farklı ESA mimarisi kullanılmıştır. Bu mimarilerden en başarılı test sonucu veren NasNetMobile, otomatik özellik çıkarıcı olarak kullanılmış ve son katmanından 1056 özellik elde edilmiştir. Bu özellikler makine öğrenme algoritmalarından Derin Sinir Ağı (DSA), Destek Vektör Makinesi (DVM), Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Yapay Sinir Ağı (YSA) ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın bu aşamasında yüksek doğruluk oranı elde edilse de sağlam sonuçlar için özellik seçim yöntemlerinden minimum Artıklık Maksimum İlişki (mRMR) yaklaşımından yararlanılmıştır. Böylece 1056 özellik 250’ye indirgenmiştir. Sonuç olarak, makine öğrenme algoritmalarının sınıflandırma performansı artmıştır. Alzheimer hastalığının tespitinde %90,68’lik doğruluk oranı ile en başarılı sonuç veren NasNetMobile-mRMR-DSA hibrit algoritması olmuştur.
Keywords : Alzheimer Hastalığı, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Özellik Seçimi, Sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL