Alzheimer ve Parkinson Hastalıklarının Derin Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Bilgisayar destekli cihazların ve sistemlerin sağlık alanında kullanımı oldukça yaygınlaşmıştır. Bu cihaz hastalıkların daha hızlı erken teşhisine katkısı yüksekti. Özellikle Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI), Bilgisayarlı Tomografi (BT) gibi görüntüleme cihazları; teşhisin önemli olduğu hastalıklar özelinde büyük bir rol oynamaktadır. Nörolojik hastalıklarda da MR BT görüntülerinin derin öğrenme modellerinde girdi görüntüsü olarak giderek yaygınlaşmaktadır. çalışmada Kaggle sitesi üzerinden elde edilen Alzheimer Parkinson hastalıkları teşhisi için “Alzheimer 3 Class Data Set” veri setindeki MRI görüntüleri kullanılmıştır. seti içerisinde 2561 Alzheimer, 906 3010 adet Kontrol (Normal) olmak üzere üç sınıf bulunmaktadır. çalışmada; Normal sınıfları, ResNet-18, VGG-16 ConvNext mimarisi ile eğitildiğinde sırasıyla %96,2, %95,4 %98,9 doğruluk oranı edilmiştir. Bunun yanında; normal sınıfı üzerinde ikili sınıflandırıcılar test Alzheimer- – sınıfları eğitilen modellerden ResNet-18 sırası %82,0 %96,1, %89,4, ise %99,4 %99,5 başarı oranlarına ulaşılmıştır.