e
sv

GPU Dayanaklı Derin Öğrenme Modeli, Erken Alzheimer Belirtilerini %99 Doğrulukla Tespit Etti

avatar

Mehmet

  • e

    Mutlu

  • e

    Eğlenmiş

  • e

    Şaşırmış

  • e

    Kızgın

  • e

    Üzgün

Litvanya’daki Kaunas Teknoloji Üniversitesi’nden araştırmacılar, beyin imajlarından Alzheimer hastalığının mümkün başlangıcını yüzde 99’un üzerinde bir doğrulukla kestirim edebilen derin öğrenmeye dayalı bir prosedür geliştirdiklerini açıkladılar.

Dünya Sıhhat Örgütü’ne nazaran her yıl 24 milyon insan bu hastalıktan etkileniyor ve Alzheimer için süratli teşhisin değeri çok büyük. Ayrıyeten bu sayıların dünya nüfusu yaşlandıkça artacağı söyleniyor. Kelam konusu hastalığın kesin bir tedavisi bulunmuyor olsa da yapılan birçok çalışma, hastalığın seyrinde tedaviye erken başlamanın kıymetli avantajları olduğunu gösteriyor.

Kaunas Üniversitesi’nde model üzerinde çalışan takımı denetleyen araştırmacı Rytis Maskeliūnas, açıklamasına şu kelamlara yer verdi:

Bir makineyi, dataları sıralamak ve bulguları aramak için en sıkıcı işi yapabilen bir robot olarak düşünün. Bilgisayar algoritması potansiyel olarak etkilenen olayları seçtikten sonra, uzmanlar bunları çok yakından inceleyebilir. Teşhis ve tedavi hastaya çok daha süratli ulaştığı için herkese yarar sağlıyor.”

Alzheimer’ın erken belirtilerinin insanların arkadaş ve akrabaları tarafından fark edilmesi sıkıntı olabilir. Derin öğrenme teknikleri, bu süreci değerli ölçüde hızlandırmayı vaat ediyor ve etkilenenlerin bir tıp uzmanı tarafından yapılacak bir değerlendirmeye süratle yönlendirilmesine imkan tanıyor.

Kaunas Üniversitesi grubunun derin öğrenme tabanlı modeli, 138 denekten fMRI imajlarını sınıflandıran ResNet 18 hudut ağına dayanıyordu. Araştırmacılar, modellerini NVIDIA GPU’larla donatılmış iş istasyonlarında Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Teşebbüsü fMRI bilgi setinden alınan imajlar üzerinde eğitti.

Eğitimli model daha sonra MCI özelliklerini tesirli bir formda tespit etti ve hafif bilişsel bozulma ile erken Alzheimer ortasında ayrım yaparken %99,99’luk bir doğruluk elde etmeyi başardı. Model ayrıyeten geç kalınan HBB (hafif bilişsel bozukluk) ve Alzheimer hastalığı ile erken basamakta olan hastalıkları ayrım yaparken %99,95 doğruluk elde etti.

Maskeliūnas, “Bu, Alzheimer’ın erken başlangıcını emsal datalardan teşhis etmeye yönelik birinci teşebbüs olmasa da, ana atılımımız algoritmanın doğruluğunu gösteriyor. Bu kadar yüksek sayılar gerçek ömür performansının göstergeleri değil, fakat daha fazla bilgi elde etmek için tıbbi kurumlarla birlikte çalışıyoruz.” diyor.

Bu algoritma, gelecekte 65 yaş üstü yahut ailesinde bunama belirtisi görenler üzere kimi şahıslardan gelen bilgileri süratli bir halde tahlil edebilen ve tıbbi işçisi uyarabilen bir yazılımın temeli olabilir.

  • Site İçi Yorumlar

En az 10 karakter gerekli