Examining the potential of deep learning in the early diagnosis of Alzheimer's disease using brain MRI images

Dünya çapında önemli bir halk sağlığı sorunu olan Alzheimer Hastalıkları, dünya genelinde milyonlarca insanı etkilemektedir. Etkili tedavi ve yönetim tekniklerinin anahtarı, hastalığın erken teşhisidir. MRI verilerini kullanarak Alzheimer Hastalıklarını saptamak amacıyla, bu çalışmada üç farklı DL modelini inceledik ve değerlendirdik. Kullanılan ilk model, ilk model olarak hizmet veren iki evrişimli ve iki tamamen bağlı katmanı olan CNN'dir. İkinci model, sızdıran bir ReLU aktivasyon işlevi, daha tam bağlı katmanlar ve daha büyük bir çekirdek boyutu ile birincisinin geliştirilmiş bir versiyonuydu. Üçüncü model, VGG16 mimarisi üzerine inşa edilmiş iki yoğun katmana sahip bir transfer öğrenme modeliydi. Modelleri eğitmek için Alzheimer hastalarından ve sağlıklı kontrollerden alınan kapsamlı bir MRI taraması seti kullanıldı. Doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 skoru ölçümlerine göre birinci ve ikinci CNN modelleri %96, transfer öğrenme modeli ise %81 doğruluk elde etti. Sonuç olarak, MRG verisine dayalı Alzheimer tanısı DL modellerinden yararlanabilir. Bununla birlikte, bu modellerin performansını ve klinik kullanım için erişilebilirliğini geliştirmek için daha fazla ilerleme gerekmektedir.