Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Biyoistatistik Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FATMA GÜL GEZER
Danışman: Kevser Setenay Öner
Özet:
Başlık: Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Alzheimer Hastalığının Sınıflandırılması Amaç: Alzheimer hastalığının kesin nedeni şu ana kadar bilinmemekle birlikte, demansın en yaygın nedenidir. Alzheimer hastalığının tahmini ve erken teşhisi; yavaşlatılması ile ilgili henüz bilinen bir yol olmamasına rağmen hastalığın seyri ve tedavi yöntemleri açısından oldukça önemlidir. Alzheimer Hastalığının sınıflandırılması, semptomların tedavisinde ve hastaların yaşam kalitesini iyileştirme konusunda oldukça önemlidir. Amaç; bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları ile Alzheimer verilerinin sınıflandırılmasıdır. Yöntem: Hedef değişkeni olarak klinik demans derecelendirmesi belirlenmiş, %80 eğitim ve %20 test veri setleri oluşturulmuştur. Veri setlerine Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları ve k- En Yakın Komşu algoritmaları uygulanmıştır. Bulgular: Uygulanan algoritmalar ile sınıflandırma yapılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre sınıflandırma performansı en düşükten en yükseğe doğru sırası ile k-NN (AUC=0.575), SVM (AUC=0.612) ve YSA(AUC=0.947) şeklindedir. Sonuç: Alzheimer Hastalığı ile ilgili yapılacak yeni çalışmalar ışığında yeni risk faktörleri de belirlenip klinik parametreler arttırılarak çalışmalar genişletilip makine öğrenmesi algoritmalarına aktarılarak sınıflandırma başarıları artırılabilir.