A Model Suggestion For Alzheimer’s Disease Diagnosis By Using Deep Learning

Authors : Anıl ÖZKAYA, Ufuk CEBECİ

Pages : 123-130

Doi:10.31590/ejosat.1136855

View : 12 | Download : 8

Publication Date : 2022-07-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Alzheimer hastalığı çağın en büyük sağlık problemlerinden biridir. Bir tedavisi bulunmaması nedeniyle hastalığın erken evrelerde teşhis edilmesi ve önleyici tedavilerin uygulanması gerekmektedir. Ancak hastalığın erken teşhisi oldukça zordur, bu nedenle çoğu kişide belirgin ve geri dönüşsüz etkiler oluştuktan sonra teşhis yapılabilmektedir. Hastalığın erken teşhis edilmesi için dünyada araştırmacılar tarafından çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Deep learning, Alzheimer hastalığının erken teşhisinde son zamanlarda oldukça önem kazanmıştır. Deep learning ile oluşturulmuş modellerin kullanılmasıyla erken teşhis yapılabilme başarısı yüksek seviyelere ulaşmıştır. Bu çalışmada Alzheimer hastalığının oluşum evreleri ve oluşan değişiklikler incelenmiştir. Alzheimer’s teşhisinde kullanılan çeşitli teknikler için literatür taraması yapılmış ve görüntüleme tekniklerinin Alzheimer’s erken teşhisinde kullanımı araştırılmıştır. Yaygın kullanımı nedeniyle MRI tekniği üzerinde durulmuş, çoğunlukla MRI kullanılan çalışmalar incelenmiştir. Deep learning’te kullanılan kavramlar açıklanmış, yenilikler ve sonuçlar ortaya konmuştur. Deep learning’te kullanılan mimariler ve bu alanda getirdikleri yenilikler ortaya konmuş, mevcut çalışmalarda oluşturulmuş ve test edilmiş deep learning modelleri incelenmiştir. Yapılan çeşitli çalışmaların getirdiği yenilikler ve başarı oranları ortaya konmuştur. Kullanım kolaylığı sağlayan ve hızlı, performanslı ve başaırılı bir model geliştirilmesi için çalışılmıştır. Bunun için scheduler yapısı, MONAI yapısı, “Data loader” yapısı ve çeşitli teknikler basit bir kullanımla sunulmuştur. Ayrıca model Google Colab üzerinde sorunsuz şekilde çalışması için optimize edilmiştir. Ayrıca görüntü önişlemede oldukça önemli olan FSL kütüphanesindeki toollar ile çalışılmış ve "Bias field and Neck Clean Up", “Standard Brain Extraction Using BET2” ve "Robust Brain Center Estimation" toolları için optimal parametreler bulunmuştur. Bu kütüphane ile herhangi bir model için optimal beyin görüntüleri elde edilebilmektedir. Modelde temel olarak DenseNet121 modeli kullanılmıştır ve kolaylıkla model değiştirilebilen bir yapıda sunulmuştur. Model 3 boyutlu MR görüntülerini doğrudan kullanabilmektedir ve bu sayede çeşitli uzaysal bilginin kaybının önüne geçilmiştir.
Keywords : Alzheimer Hastalığı, Derin Öğrenme, Görüntü Tanıma, Erken Teşhis, Yapay Zeka