Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SULTAN PENEKLİ
Danışman: Fatma Latifoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:PARKİNSON HASTALIĞININ EEG SİNYALLERİNDEN YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI Sultan PENEKLİ Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ağustos 2023 Danışman: Prof. Dr. Fatma LATİFOĞLU ÖZET Parkinson hastalığı, dünya çapında oldukça fazla insanı etkileyen en yaygın nörolojik bozukluklardan biridir. Beyindeki hücre kaybı nedeniyle ortaya çıkan bu hastalık farklı fizyolojik belirtilerle kendisini göstermektedir. Bu tez çalışması kapsamında Parkinson hastalığının teşhisi için uzman destek sistemi oluşturulmasına yönelik yeni sinyal işleme yaklaşımları sunulmuştur. Parkinson hastası ve sağlıklı kişilerden alınan elektroensefalografi sinyallerinin, yapay zeka teknikleri ile sınıflandırılması amacıyla farklı sinyal işleme aşamaları kaydedilmiştir. Elektroensefalografi sinyalleri ön işleme aşmasından geçirilerek ampirik mod ayrışımı, varyasyonel mod ayrışımı ve Vold-Kalman filtreleme yöntemlerinin sınıflandırma performansına katkısı göz önüne sunulmuştur. Öznitelik çıkarma ve öznitelik seçimi aşamalarının sınıflandırma performanısa olan etkisi de ayrıca değerlendirilmiştir. Karar ağacı, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve yapay sinir ağları olmak üzere dört farklı sınıflandırıcı için doğruluk, duyarlılık gibi performans parametrelerinin sonuçları bu tez kapsamında yer almaktadır. Çalışmanın sonucunda elektroensefalografi sinyallerinin Vold-Kalman filtreleme yönteminden yararlanılarak alt bantlarına ayrıştırılmasıyla elde edilen özniteliklerin, makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte kullanılmasıyla Parkinson hastalığı yüksek performansta sınıflandırılarak literatüre yeni bir bakış kazandırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Parkinson Hastalığı, Elektroensefalografi, Sinyal İşleme, Sınıflandırma, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Vold-Kalman Filtreleme, Ampirik Mod Ayrışımı, Varyasyonel Mod Ayrışımı