MR GÖRÜNTÜLERİNDEN ALZHEİMER TESPİTİNDE BOYUT AZALTMA VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Her yıl milyonlarca insana Alzheimer teşhisi konulmaktadır. Alzheimer, nörodejeneratif bir hastalıktır. Kliniklerde bu hastalığın en doğru tespiti için biyopsi işlemi uygulanmaktadır. Ancak bu işlem beyin üzerinden gerçekleştirildiğinden hasta için büyük bir risk teşkil etmektedir. Bundan dolayı bu tür hastalıkların tespit edilmesinde daha çok nörogörünütleme teknikleri tercih edilmektedir. Bu nörogörünteleme tekniklerinden biri de Manyetik Rezonans (MR) görüntülemedir. MR invazif olmayan bir araçtır. Bundan dolayı kliniklerde çokça tercih edilmektedir. Bunun yanında mühendislik alanında MR görüntüleri kullanılarak bilgisayar destekli tanı sistemleri de geliştirilmektedir. Bu çalışmada dört farklı Alzheimer sınıfı içeren MR görüntüleri kullanılarak, bu hastalığın demans seviyesi tespit edilmeye çalışılmıştır. Veri seti; orta demans, hafif demans, çok hafif demans ve demans olmayan sınıflardan oluşmaktadır. Çalışmada ilk önce, MR görüntüleri ham olarak matrislere dönüştürülmüştür. Elde edilen matrislere dağılımın normale yaklaştığı, standart sapmanın bir değerini aldığı standardizasyon işlemi uygulanmıştır. Daha sonra veri seti Evrişimsel Sinir Ağında (ESA) sınıflandırılmıştır. Aynı zamanda Temel Bileşen Analizi (TBA), Bağımsız Bileşen Analizi (BBA) ve Yerel Doğrusal Gömme (YDG) yöntemleri ayrı ayrı uygulanarak, öznitelik vektörü elde edilmiştir. Elde edilen öznitelik vektörü k-NN sınıflandırıcı ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda ESA, k-NN-TBA, k-NN-BBA ve k-NN-YDG yöntemlerinde sırasıyla, %88.44, %95.52, %98.22 ve %91.14 sınıflandırma doğruluğu bulunmuştur. Çalışma sonucunda en iyi performansın BBA tabanlı k-NN sınıflandırıcı ile elde edildiği görülmüştür.