Derin Öğrenme Yöntemiyle Alzheimer Hastalığının Tespiti

Abstract

Alzheimer hastalığı yaygın olarak görülen bir demans türü olup, ilerleyen ve tedavisi bulunmayan nörodejeneratif bir hastalıktır. Hastalığı teşhis edebilmek için birçok görüntüleme tekniği kullanılmaktadır. Bu tekniklerden biri Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) tekniğidir. Erken teşhis edilmesi hastalığın ilerlemesini yavaşlatmak ve gerekli önlemleri alma konusunda hasta ve ailesi için büyük önem taşımaktadır. Erken ve doğru teşhis için derin öğrenme yöntemleriyle bu konuda destekleyici çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda hastalığın seyrini takip etmek için de derin öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada hastalığın teşhisi için AlexNet, MobileNetV2 mimarileri ve CNN (Convolutional Neural Network) modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplamda 6400 adet MR görüntüsü kullanılarak her iki mimariden özellik çıkarma işlemi yapılarak bu özellikler birleştirilmiştir. NCA (Neighbourhood Components Analysis) algoritması kullanılarak özellik seçimi yapılmış ve SVM (Support Vector Machine) ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışılan modelde %100 doğruluk değeri hesaplanmıştır.