Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak demans türü hastalıkların sınıfandırılması

Demans, hafıza ve günlük yaşam aktivitelerinde bozulmalara yol açan karmaşık bir nörolojik hastalık grubudur. Yaşlanan dünya nüfusuyla birlikte nörolojik hastalıkların artışı, bireylerin yaşam kalitesini etkilerken sağlık sistemlerine de büyük bir yük getirmektedir. Yapay zekâ ve derin öğrenme gibi teknolojiler, demansın erken teşhisi ve tedavisinde umut verici gelişmelere öncülük etmektedir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme teknikleri kullanılarak demans türü hastalıkların manyetik rezonans görüntülerinden sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada Kaggle'dan elde edilen "Alzheimer Parkinson Disease" adlı veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti, "3 Class" ve "4 Class" olarak iki farklı veri alt kümesine ayrılmıştır. Bu veri alt kümeleri; Alzheimer hastaları ve olmayanlar, Parkinson hastaları ve olmayanlar ile sağlıklı bireylerin manyetik rezonans görüntülerini içermektedir. Bu görüntüler, Alzheimer ve Parkinson hastalıklarının tanısal sınıflandırılması için çeşitli veri ön işleme tekniklerinden geçirilmiştir. Ardından, EfficientNet-B0 modelinden transfer öğrenme yöntemiyle özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu özellikler, tanısal sınıflandırma görevi için başka katmanlarla birleştirilerek, özelleştirilmiş bir sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. Önerilen model ile manyetik rezonans görüntülerinin çoklu sınıflandırılması, "4 Class" veri seti için %99,34'lük bir eğitim doğruluğu ve %95,15'lik bir test doğruluğu, "3 Class" veri seti için %99,06'lık bir eğitim doğruluğu ve %94,90'lık bir test doğruluğu ile sonuçlanmıştır. Elde edilen yüksek doğruluk oranlarının yanı sıra, bu çalışmada farklı ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi yöntemleri, önceden eğitilmiş ağlar ve çeşitli aktivasyon fonksiyonları kullanılarak deneyler yapılmış ve bu yöntemlerin performansları incelenmiştir. Elde edilen bulguların, Alzheimer ve Parkinson gibi nörolojik hastalıkların derin öğrenme teknikleri ile teşhisi ve tanısal sınıflandırmasında önemli bir referans noktası oluşturarak yapılacak çalışmalara katkı sağlayabileceğini öngörmekteyiz.