Beyin MR görüntülerinin veri madenciliği teknikleri kullanılarak sınıflandırılması

Alzaymır yaşın ilerlemesiyle etkilerini gösteren ve beynin kendisinden beklenen fonksiyonları yerine getirememesine neden olan bir hastalıktır. Bu hastalığın etkileri bulunduğu çevreye göre çevredeki kişilerin adını unutmak veya gündelik hayatına yardım almadan devam edememek gibi değişiklik gösterir. Genel bir kabule sahip olan tedavi yöntemi olmadığı gibi erken teşhis için de kesin bir yöntem bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, hastaların beyin manyetik rezonans görüntü (MRI) verileri kullanılarak veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin alzaymır hastalığının teşhisi üzerine peformansları değerlendirilmiştir. 144 kontrol grubu olarak adlandırdığımız sağlıklı kişinin ve 175 alzaymır hastalığına sahip kişinin MR görüntüleri kullanılmıştır. Bu iki grup yaşları 55 ile 91 arasında olan 167 erkek ve 152 kadından oluşmaktadır. İlgili MRI verilerinden beyin kısımlarının hacimsel istatistikleri elde edilmiş ve klasik veri madenciliği algoritmalarıyla hacimsel değşiklikler üzerinden nitelik seçimi ve sınıflandırma performansı değerlendirilmiştir. Ayrıca öznitelik seçim yöntemi olarak bu çalışma kapsamında geliştirilen Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının performansı klasik öznitelik seçme yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Toplanan görüntüler normalizasyon işleminden sonra, Gri Madde, Beyaz Madde ve Beyin Omurilik Sıvısı olarak bölüntülenmiştir. Bu normalizasyon ve bölüntüleme işlemleri için Statistical Parametric Mapping araçlarından faydalanılmıştır. Bu Gri Madde görüntüler derin öğrenme içerisinde kullanılmıştır. Sonuçlar karşılaştırılmıştır.