Derin Evrişimli Sinir Ağlarını Kullanarak MRG Modalitesinde Alzheimer Hastalığının Sınıflandırılması ve Segmentasyonu

Abstract

Çalışmada Alzheimer hastalığının analizi için sınıflandırma ve segmentasyon görevleri uygulanmıştır. Sınıflandırma görevinde transfer öğrenme kullanılarak 7 farklı model test edilmiştir. GoogLeNet modeli 0.9467 doğruluk, 0.9474 duyarlılık, 0.9811 özgüllük ve 0.9467 F1 skoru ile en iyi sınıflandırma performansını elde etmiştir. Segmentasyon görevinde, Alzheimer hastalığının segmentasyonu için U-Net mimari tasarımı kullanılmıştır. U-Net modeli 0.874 zar skoru, 0.776 IoU, 0.868 duyarlılık, 0.999 özgüllük, 0.879 kesinlik ve 0.999 doğruluk elde etmiştir. Pipeline oluşturmak için sınıflandırma ve segmentasyon modelleri birlikte kullanılmıştır. Sonuç olarak, bilgisayarlı görü destekli bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.