Yapısal MR görüntülerinden makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak şizofreninin sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MERVE ANDAÇ
Danışman: Şerife Gengeç Benli
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Karmaşık bir psikiyatrik bozukluk olan şizofreni hastalığında doğru tanı ve tedavi sürecinin etkin bir şekilde yönetilebilmesi için oldukça önemlidir. Çeşitli tiplerde manyetik rezonans (MR) görüntüleri, şizofreni için biyobelirteç olarak hizmet etme potansiyeline sahiptir. Bu çalışmanın amacı, şizofrenili bireyler ile sağlıklı kontroller arasında beyin bölgelerinde oluşabilecek dokusal özelliklerdeki farklılıkları yapısal MR görüntüleri aracılığıyla sayısal olarak analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda yapılan ilk sınıflandırma çalışmasında sağ, sol ve iki taraflı beyin olmak üzere beş bölgeden elde edilen Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi (GLCM) öznitelikleri makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde %94,4 doğruluk oranı ile sol hemisferdeki bu beş bölgenin GLCM özellikleri kullanılarak şizofreni ile sağlıklı bireylerin ayırt edilmesinde yüksek performanslı sınıflandırma metrikleri elde edilmiştir. İkinci sınıflandırma çalışmasında ise tüm beyinden elde edilen 3 doku tipi beyaz madde (WM), gri madde (GM) ve beyin omurilik sıvısı (CSF) görüntüleri veri girişi olarak kullanılarak, AlexNet tabanlı kurgulanan CNN mimarisi ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde yapısal MR görüntüleri kullanılarak şizofreninin %98 doğruluk oranı ile sınıflandırılabildiği görülmüştür. Üçüncü sınıflandırma çalışmasında ise bu 3 doku tipine ait görüntülerden GLCM, Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramı (HOG) ve Yerel İkili Örüntü (LBP) metodları kullanılarak öznitelik çıkarılmış olup makine öğrenme algoritmaları ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. %86.11 doğruluk oranı ile XGB algoritması en yüksek doğruluğu veren sınıflandırıcı olduğu görülmüştür. Şizofreni gibi psikiyatrik bozukluklarda durumlarda bile bireylerin yapısal beyin MR görüntülerinin hastalık etiyolojisinin anlaşılmasına katkı sağlama potansiyeline sahip olduğu vurgulanmaktadır