MR Görüntüleri Ön İşlenerek Derin Ağlar ile Alzheimer Hastalık Tespiti


Creative Commons License

Aydın S. , Taşyürek M. , Öztürk C.

International Conference On Emerging Sources In Science, İstanbul, Turkey, 25 - 27 May 2022, pp.120-156

  • Publication Type: Conference Paper / Full Text
  • City: İstanbul
  • Country: Turkey
  • Page Numbers: pp.120-156

Abstract

Alzheimer's disease, which is the most common type of dementia, is a disorder that causes memory loss and
disruption of daily life in the brain, especially in elderly individuals. With the increase in the elderly
population in the world, the number of Alzheimer's patients is increasing and it is predicted that it will
increase even more. Although the complete cure of this disease is not yet possible, measures can be taken to
prevent its progression. With early diagnosis, in the early stages of the disease, before permanent damage
to the brain occurs, treatment can be started to a significant extent. Analysis of MR images is widely used in Alzheimer's diagnosis; With these analyzes, it is possible to identify and classify the stages of the disease.
It has been observed in the literature review that fast and successful results are obtained in image analysis
with deep learning methods. In this study, YOLO v4 algorithm was used to train and predict brain MR
images in their raw and preprocessed form. The necessity of preprocessing steps was observed before
applying deep learning methods on brain images.

Demans türleri arasında en sık rastlanılan Alzheimer hastalığı özellikle yaşlı bireylerde görülen beyinde
hafıza kaybına ve gündelik hayatı aksatmaya neden olan bir rahatsızlıktır. Dünyada yaşlı nüfusun giderek
artmasıyla Alzheimer hasta sayısı artmakta ve daha da artacağı öngörülmektedir. Bu hastalığın tam
tedavisi henüz mümkün olmasa da ilerlemesini engelleyecek tedbirler alınabilmektedir. Erken teşhis ile
hastalığın ilk aşamalarında, beyinde kalıcı hasarlar oluşmadan tedaviye başlanarak önemli ölçüde yol kat
edilebilir. Alzheimer teşhisinde MR görüntülerinin analizi yaygın olarak kullanılmaktadır; bu analizlerle
hastalığının aşamalarını belirlemek ve sınıflandırmak mümkündür. Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü
analizlerinde hızlı ve başarılı sonuçlar alındığı literatür taramasında gözlemlenmiştir. Bu çalışmada YOLO
v4 algoritması ile beyin MR görüntüleri ham haliyle ve önişlemlerden geçirilmiş haliyle eğitilip tahmin
işlemi yapılmıştır. Beyin görüntülerinin üzerinde derin öğrenme yöntemlerini uygulamadan önce önişlem
adımlarının gerekliliği gözlemlenmiştir.