Koku uyarısı ile tetiklenen elektroensefalografi sinyallerinin Alzheimer hastalığı tanısı için araştırılması
Investigation of Electroencephalography Signals Evoked by Olfactory Stimulus for the Diagnosis of Alzheimer's Disease
Yazar: BİLAL ORKAN OLCAY
Danışman: PROF. DR. MURAT PEHLİVAN
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyofizik = Biophysics ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Amaç: Bu tezin temel amacı koku duyusuyla tetiklenen EEG sinyallerinden insan 
beyninin sistematik zamanlama organizasyonunda meydana gelen Alzheimer hastalığı 
kaynaklı bozulmaları tespit ederek, elde edilen zamansal EEG özniteliklerinin
hastalığın tanısı için kullanıma uygunluğunu araştırmaktır.
Yöntem: Tezde iki ayrı yöntem önerilmiştir. İlk yöntemde her bir EEG kanalı ve 
frekans bandı için uyaran öncesine göre bağıl enerjinin karakteristik bir biçimde 
değiştiği uyaran sonrası sinyal kesitlerinin zaman parametreleri tespit edilmiş, bu 
zaman parametreleriyle periyotlar üzerinden hesaplanan bağıl enerji uzaklıklarının
çeşitli istatistikleri kişilerin sınıflandırılması için kullanılmıştır. İkinci yöntemde ise 
EEG kanal çiftlerinin arasındaki uyumlu davranışın uyaran öncesine göre farklılık 
gösterdiği uyaran sonrası kesitlerin zamanları bulunmuş ve bu kesitlerde hesaplanan
kanalların uyumlu davranışıyla ilgili çeşitli öznitelikler hesaplanmıştır. Araştırmada 
farklı sınıflandırıcılar bir-kişiyi-dışarıda-bırak çapraz doğrulaması çerçevesi içinde
kullanılarak önerilen yöntemlerin başarıları 13 sağlıklı ve 11 Alzheimer hastası kişinin
koku uyaranı ile tetiklenmiş EEG verileri üzerinde hesaplanmıştır. 
Bulgular: Tezde önerilen iki yöntemde de %87.50'lik sınıflandırma başarısı elde 
edilmiştir. Başarıların elde edilmesinde sıklıkla kullanılan öznitelikler incelendiğinde 
ise Alzheimer hastalarında sağlıklı kişilere göre uyaran sonrası özniteliklerin açığa 
çıktığı zamansal gecikme belirgin biçimde yüksek bulunmuştur. Elde edilen bazı 
öznitelikler klinik test skorlarıyla istatistiksel anlamlı korelasyon sergilemektedir.
Sonuç: Elde edilen sınıflandırma başarıları ve bu başarıların elde edildiği öznitelikler 
koku duyusu ile tetiklenen EEG sinyallerinde Alzheimer hastalarında beynin zamansal 
organizasyonunun değişimini gözler önüne sermektedir. Koku uyaranı ile açığa çıkan 
zamansal organizasyonunun değişiminin Alzheimer hastalığında gözlenebilir olması 
erken tanı için gelecekte yapılacak yenilikçi araştırmalara ışık tutacaktır.

Abstract:
Aim: The primary aim of this thesis is to investigate the suitability of EEG features 
derived from olfactory stimulus-triggered EEG signals in detecting disruptions 
indicative of Alzheimer's disease within the systematic timing organization of the 
human brain.
Proposed Methods: Two methodologies are proposed in this thesis. The first method 
identifies post-stimulus timings for each frequency band and EEG channel, 
characterized by characteristic changes in relative energy compared to the pre-stimulus 
period. Various statistical measures of energy deviations during these timings were 
computed, and these features were used for classification. The second method captures 
the post-stimulus coherent segments of channel pairs compared to the pre-stimulus 
the period was identified. Different classifiers were used in the leave-one-subject-out 
cross-validation framework to determine the efficacy of both methods. The 
performances were evaluated using EEG data collected by odor stimuli from 13 
healthy individuals and 11 patients diagnosed with Alzheimer's disease.
Results: Both methods proposed here achieved 87.50% recognition accuracy. When
the used features were examined, it was observed that post-stimulus features exhibited 
significantly higher temporal latencies in Alzheimer's patients compared to healthy 
individuals. Furthermore, some of the extracted features demonstrated statistically 
significant correlations with clinical test scores.
Conclusion: The achieved classification accuracies and the features underlying these 
recognition successes highlight the disruption in the temporal organization of the brain 
in Alzheimer's patients within EEG signals evoked by olfactory stimuli. The features 
related to the disruption of temporal organization disclosed by odorant stimuli could 
potentially be a biomarker for early diagnosis of Alzheimer's disease, shedding light 
on future innovative research endeavors.