Eeg sinyalleri işlenerek multipl skleroz hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of multiple sclerosis disease by processing of eeg signals
Yazar: SONER KOTAN
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR ; PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Multipl skleroz = Multiple sclerosis ; İki yönlü sınıflandırma = Two way classification

Özet:
Multipl skleroz (MS), merkezi sinir sistemini etkileyen kronik bir bağışıklık sistemi hastalığıdır. Hastalık, sinir hücrelerinde hasar meydana gelmesine neden olarak kişide çeşitli bilişsel ve fonksiyonel engelliliklerin oluşmasına neden olur. Merkezi sinir sisteminden onarılamaz hasarlara neden olabilen ve hızı değişmekle birlikte sürekli olarak ilerleme eğiliminde olan bu hastalık için erken tedavi büyük önem taşır. MS belirtileri gösteren bir hastaya kesin MS teşhisi konulabilmesi için, hastanın uzun zaman alan, zahmetli ve ekonomik maliyeti yüksek bazı testlerden geçmesi gerekmektedir. Bu durum, bir yandan teşhis için zaman kaybına, diğer yandan ise yüksek maliyetlere neden olmaktadır. 
Bu tezde MS hastalığının daha hızlı, daha kolay ve daha az maliyetli bir şekilde teşhisi için, hastalara ait elektroansefalografi (EEG) sinyallerinin işlenmesine dayanan bir yöntem önerilmektedir. Bu amaçla MS hastaları ve sağlıklı bireylerden dinlenme durumunda kaydedilen EEG sinyallerinden çeşitli sinyal parametreleri elde edilerek sınıflandırma için kullanılmışlardır. Bununla birlikte, EEG sinyallerinden hesaplanan öznitelikler kullanılarak MS hastalarının kendi içerisinde bilişsel engelli/bilişsel korunmuş sınıflandırması da yapılmıştır. 
Yapılan analizlerde orijinal EEG sinyallerinin yanı sıra, bu sinyallere uygulanan çok değişkenli görgül kip ayrıştırma işlemi sonucu elde edilen alt bileşenleri de kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, elektroansefalografi sinyalleri kullanılarak MS hastalığının teşhisinde yüksek doğruluk oranlarına ulaşılabildiği görülmüştür. Nispeten daha düşük doğruluk oranlarına sahip olmakla birlikte, MS hastalarının bilişsel engellilik bakımından sınıflandırılmasının da EEG sinyalleri kullanılarak gerçekleştirilebileceği sonucuna ulaşılmıştır. 
Çalışmada sınıflandırma işlemleri haricinde, gelecekte yapılacak benzer çalışmalarda yol gösterici olması açısından yararlı olacağı düşünülen farklı analizler de yapılmıştır. Bu amaçla; EEG sinyalleri ile yapılan sınıflandırmalarda kullanılan kanalların, özniteliklerin, öz kip fonksiyonlarının ve bu fonksiyonları seçme yöntemlerinin sınıflandırma doğruluğuna etkileri karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Multiple Sclerosis is a very common chronic disease that affects central nervous system. The disease causes axonal damage and neuronal loss by corrupting myelin sheaths. Cognitive and functional impairment is the common effect of neurological damage. Due to it causes irreversible damages over central nervous system, early diagnosis is very important. Time consuming, difficult and high cost examinations are needed for determination of multiple sclerosis. This procedures causes loss of time, which is very important to start early treatment.
In this study, we have used electroencephalography signals in the detection of multiple sclerosis. The method we proposed is faster, easier and low cost when compared with the current diagnostic procedures. We have classified electroencephalography signals recorded from multiple sclerosis patients and healthy volunters. We also classified multiple sclerosis patients as cognitively impaired/intact by using features extracted from electroencephalography signals.
In classification, we have used original electroencephalography signals while we also used components of electroencephalography signals which are obtained by using empirical mode decomposition. We reached a high accuracy rate in the detection of multiple sclerosis. We also reached a relatively low but good accuracy in the cognitive impairment classification.
Besides classification, we also made some other analyses which could be guiding in future works. For this purpose, we have compared the electroansephalography channels, features, intrinsic mode functions and intrinsic mode function selection methods in terms of classification accuracy.