Epilepsi hastalığının yapay zekâ yöntemleri kullanılarak teşhisi ve sınıflandırılması
Diagnosis and classification of epilepsy disease using artificial intelligence methods
Yazar: ERDEM TUNCER
Danışman: PROF. DR. EMİNE BOLAT
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Epilepsi = Epilepsy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Epileptik nöbetler; fokal, jeneralize veya bilinmeyen olarak sınıflandırılan beynin elektriksel aktivitesindeki bozukluklardan kaynaklanır. Epileptik nöbetleri doğru bir şekilde sınıflandırmamak, uygun olmayan tedavi ve nöbetlerin devam etmesine neden olabilir. Bu nedenle, epileptik aktivitenin sınıflandırılmasıyla birlikte jeneralize, fokal ve diğer epileptik nöbetlerin otomatik olarak saptanması önemlidir. Bu çalışmada çeşitli veri tabanlarından elde edilen EEG verilerinin makine öğrenmesi teknikleriyle (11 farklı sınıflandırıcı algoritmasıyla) ayrı ayrı sınıflandırılması sağlanmıştır. Hem geleneksel hem de derin öğrenme yöntemleri kullanılmış, sınıflandırıcı algoritmalarının optimizasyonu yapılarak optimum modeller önerilmiştir. Bonn Üniversitesi veri seti kullanılarak İki Yönlü Uzun-Kısa Süreli Bellek (Bi-LSTM) ile epileptik aktivite ve diğer aktiviteler arasında yapılan sınıflandırmada başarı oranı %96, ikili sınıflandırmalarda ortalama başarı oranı %99 ve tüm sınıflandırmalar için ortalama başarı oranı %97,78 olarak elde edilmiştir. Temple Üniversite Hastanesi EEG Nöbet Corpus (TUSZ) veri seti ile yapılan sınıflandırmada iki farklı sınıflandırma problemi (Karmaşık Kısmi Nöbet Kısmi Nöbet (CPSZ) (C4-T4 Başlangıç)-CPSZ (FP2-F8 Başlangıç)-CPSZ (T5-O1 Başlangıç)- Absans Nöbet (ABSZ)) ve CPSZ-ABSZ) ele alınmıştır.  LSTM algoritması kullanılarak dört sınıflı problem için başarı oranı %95,92, iki sınıflı problem için başarı oranı %98,08 olarak tespit edilmiştir. İstanbul Tıp Fakültesi verilerinin (Etik izin karar numarası: KÜ GOKAEK 2018/154) kullanıldığı sınıflandırma probleminde iktal-interiktal EEG kayıtları skorlanmıştır. TUSZ veri seti ile yapılan sınıflandırma sonucunda elde edilen optimum parametlerle sınıflandırıcı algoritmalarının sonuçları değerlendirilmiştir. TUSZ veri setinde elde edilen sonuçlarına benzer şekilde bu veri setiyle de en yüksek başarı oranına (%95,39) LSTM modeli ile ulaşılmıştır. Hem veri madenciliğinin hem de yapay zekâ tekniklerinin kullanıldığı bu çalışmayla, bu araştırma alanına önemli bir bakış açısı sağlanmıştır.

Abstract:
Epileptic seizures; It is caused by disturbances in the electrical activity of the brain classified as focal, generalized, or unknown. Failure to correctly classify epileptic seizures can result in inappropriate treatment and continuation of seizures. Therefore, automatic detection of generalized, focal, and other epileptic seizures are important, along with classification of epileptic activity. In this study, EEG data obtained from various databases were classified separately by machine learning techniques (with 11 different classifier algorithms). Both traditional and deep learning methods have been used, and optimum models have been proposed by optimizing the classifier algorithms. Using the University of Bonn dataset, the success rate in the classification between Bidirectional Long-Short-Term Memory (Bi-LSTM) and epileptic activity and other activities was %96, the average success rate in binary classifications was %99, and the average success rate for all classifications was %97,78. Two different classification problems (Complex Partial Seizure (CPSZ) (C4-T4 Onset)-CPSZ (FP2-F8 Onset)-CPSZ (T5-O1 Onset)-Absence Seizure (ABSZ)) and CPSZ-ABSZ) were considered in the classification made with the Temple University Hospital EEG Seizure Corpus (TUSZ) dataset. Using the LSTM algorithm, the success rate for the four-class problem was %95,92, and the success rate for the two-class problem was %98,08. Ictal-interictal EEG records were scored in the classification problem in which Istanbul Faculty of Medicine data (Ethical authorization decision number: KU GOKAEK 2018/154) was used. The results of the classifier algorithms were evaluated with the optimum parameters obtained as a result of the classification made with the TUSZ data set. Similar to the results obtained in the TUSZ data set, the highest success rate (%95,39) was achieved with the LSTM model with this data set. With this study, in which both data mining and artificial intelligence techniques are used, an important perspective has been provided to this research area.