Abstract
Bir demans türü olan Alzheimer hastalığı dünyada oldukça yaygın bir şekilde görülmektedir. Hastalığın farklı evreleri olup halen geçerli bir tedavisi yoktur. Güncel makine öğrenmesi yöntemleri ile hastalığın farklı evreleri tespit edilebilmektedir. Özellikle derin öğrenme tabanlı yöntemler ile hassas şekilde hastalık tespiti yapılabilmektedir. Bu çalışmada ResNet ve Inception mimarilerinin özel blok yapıları kullanılarak iki farklı derin öğrenme mimarisi geliştirilmiştir. Bu mimariler Alzheimer tespitinde etkin sonuçlar üretmiştir. Özel blok yapılarının tasarımı ile farklı mimarilerin birlikte çalışma yetenekleri ortaya çıkarılmıştır. Yapılan deneysel sonuçlarda önerilen mimarilerin etkin sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Reference22 articles.
1. Kumar A, Sidhu J, Goyal A, Tsao JW. Alzheimer Disease, StatPearls Publ, 2018; 1–27.
2. Cheung, CY, Ran, AR, Wang S, Chan, VTT, Sham K, Hilal S, Venketasubramanian N, Cheng CY, ve diğerleri. A deep learning model for detection of Alzheimer’s disease based on retinal photographs: a retrospective, multicentre case-control study. The Lancet Digital Health 2022; 4(11): 806–815.
3. Ari A, Alpaslan N, Hanbay D. Beyin MR görüntülerinden bilgisayar destekli tümör teşhisi sistemi. Med Technol Natl Conf; 15-18 Ekim 2015; Muğla, Türkiye. 1-4.
4. Liu S, Masurkar AV, Rusinek H, Chen J, Zhang B, Zhu W, Fernandez-Granda C, Razavian N. Generalizable deep learning model for early Alzheimer’s disease detection from structural MRIs. Sci Rep 2022; 12(1): 1–12.
5. Sathish K. L, Hariharasitaraman S, Narayanasamy K, Thinakaran K, Mahalakshmi J, Pandimurugan V. AlexNet approach for early stage Alzheimer’s disease detection from MRI brain images. Mater Today Proc 2021; 51: 58–65.