Abstract
Alzheimer hastalığının teşhisi, genellikle manyetik rezonans (MR) görüntülerinin incelenmesi ile yapılmaktadır. Beyin görüntülerinde sorunlu anatomik yapılar, diğer yapılardan ayırt edilerek sağlıklı ve hastalıklı dokular belirlenir. Yapılan klinik çalışmalar, Alzheimer hastalığı için bireylerin yaşlarının artması ile görülme sıklığının doğru bir orantıya sahip olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, Alzheimer hastalığının tedavisi için ise hastalığın erken zaman ve seviyede teşhis edilmesi önemli bir yer tutmaktadır. Bu noktada beyin MR görüntülerinin detaylı ve kaliteli bir şekilde elde edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, insanların beyin MR görüntülerinin yer aldığı Alzheimer-MRI veri seti kullanılarak bu veri seti üzerinde sınıflandırma performansını belirlemek ve veri artırma yöntemleri ile sınıflandırma başarımını değerlendirmek amaçlanmıştır. Veri setinin sınıflandırılması için iki farklı evrişimsel sinir ağı (ESA) modeli önerilmiş, bu modellerin ve bir transfer öğrenme ağı olan AlexNet mimarisinin sınıflandırma performansı incelenmiştir. Çalışmada önerilen evrişimsel sinir ağı modeli ile %96,87 doğruluk değeri elde edilmiştir.