Alzheimer Teşhisi için Derin Öğrenme Tabanlı Morfometrik Analiz
[ X ]
Tarih
2023
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Alzheimer, dünyadaki en yaygın bunama türüdür ve şu an için kullanılan tedavi yöntemleri sadece hastalığın ilerleyişini önleme amacına yöneliktir. Beyin dokusu hacmi Alzheimer hastalığı (AD) nedeniyle değişir. Tensör tabanlı morfometri (TBM) yardımıyla, hastalığın beyin dokularında neden olduğu değişiklikler izlenebilir. Bu çalışmada AD hastaları ve Bilişsel Normal(ler) (CN'ler) grubu denekleri arasında ayrım yapmak için etkili bir yöntem geliştirmek amaçlanmıştır. TBM veya küçük yerel hacim farklılıkları, sınıflandırma özelliği olarak benimsenmiştir. AD/CN sınıfına ait 3D TBM morfometrik görüntülerinden hipokampus ve temporal lobu kapsayan 5 piksel aralıklı eksenel beyin görüntü dilimleri 2D olarak kaydedildi. Daha sonra her bir klinik gruptan (AD; CN) elde edilen veri setinin %60'ı eğitim, %20’si validasyon ve %20’si test veri setleri olarak ayrıldı (Eğitim: 480; doğrulama: 120; test: 120). Model validasyon (%92.5) ve test (%89) doğruluk değerleri ile AD/CN tahmini gerçekleştirdi. Sonuçlar, Derin öğrenme ile hipokampus ve temporal lobu kapsayan dilimlerden elde edilen TBM'nin AD'nin tanısında yüksek doğrulukla uygulanabileceğini göstermektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Patoloji, Nörolojik Bilimler, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
13
Sayı
3
