Manyetik rezonans görüntülerınde alzheimer hastalığının tespiti için yeni derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi

Nörolojik bir rahatsızlık olan Alzheimer hastalığı genellikle yaşlı bireyleri etkilemektedir. Bu hastalık erken teşhis edilerek bazı önleyici ve hasta konforunu iyileştirici tedbirler alınabilmektedir. Bu noktada yapay zekâ ve görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması ile etkin hastalık tespit yöntemleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının 3 evresini içeren bir Alzheimer MRI veri seti kullanılarak hastalık evrelerini tespit eden derin öğrenme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerde derin öğrenme mimarileri kullanmaktadır. Geleneksel evrişim katmanı, ResNet50 ve InceptionV3 mimarileri birlikte kullanılarak 5 farklı derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Özellikle Resnet50 ve InceptionV3 mimarilerinin özel blok yapılarının üstün yönleri birlikte çalışacak şekilde optimize edilerek hibrit derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Modellerin katman yapısı Alzheimer verilerini yorumlayacak şekilde optimize edilmiştir. Model tasarımları kaybolan gradyan problemi göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Ayrıca özel blok yapılarının sıralamasında ve modellenmesinde aşırı öğrenme ve hesapsal karmaşıklık gibi istenmeyen durumlar göz önünde bulundurulmuştur. Geliştirilen yöntemler, güncel derin öğrenme yöntemleri ile farklı performans metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar geliştirilen metotların etkin sonuçlar elde ettiklerini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Alzheimer hastalığı tespiti, derin öğrenme, Inception, ResNet.