Makine öğrenme teknikleri kullanılarak epilepsi teşhisi
Epilepsy diagnosis using machine learning techniques
Yazar: MUSTAFA ÇALIŞKAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Epilepsi dünya genelinde birçok insanı etkileyen en yaygın nörolojik hastalıklardan birisidir. Epilepsi, beyinin bazı hücrelerin denetlenemeyen, anormal, aşırı ve aniden boşalmalarına bağlı olarak kendini gösteren bir sinir sistemi hastalığıdır. Bu hastalığın tanısında hastadan elde edilen elektroensefalografi (EEG) işaretleri uzman doktorlar tarafından çözümlenir. EEG, beyin fonksiyonlarının, izlenmesini ve ölçülmesini sağlayan bir tekniktir. EEG sinyalleri üç alt kısımda değerlendirilir. Bu sinyaller, hastanın epilepsi nöbeti tutmadan önceki bölümü preiktal; nöbet anındaki bölüm interiktal ve nöbet sonrası bölüm postiktal olarak tanımlanır. EEG sinyallerinin uzman hekimler tarafından yorumlanması ve analiz edilmesi, zor ve zaman bir süreci kapsamaktadır. Bahsedilen durumun üstesinden gelebilmek için bu tezde EEG sinyalleri kullanılarak, makine öğrenme teknikleriyle epilepsi hastalığı teşhisi yapılmıştır. Çalışmada 10 farklı makine öğrenme yöntemi kıyaslanmıştır. Bu yöntemler Lojistik Regresyon, Lineer Diskriminant Analizi, Karar Ağacı, En Yakın Komşu Algoritması, Navie Bayes, Destek Vektör Makinaları, Adaboost Sınıflandırıcı, Gradyan Arttırıcı Sınıflandırıcı, Rasgele Orman Sınıflandırıcısı ve Ekstra Ağaç Sınıflandırıcısıdır. Bunun yanında EEG sinyallerinden elde edilen öznitelikler temel bileşen analizi (PCA) yöntemiyle azaltılarak seçilen makine öğrenme yöntemleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Aynı zamanda, elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer yöntemlerle kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Gradyan Arttırıcı Sınıflandırıcı (GBM, Gradient Boosting Classifier) en iyi sınıflandırıcı olmuştur.

Abstract:
Epilepsy is one of the most common neurological diseases that affect many people around the world. Epilepsy is a nervous system disease that is caused by uncontrollable, abnormal, excessive and sudden discharge of some cells of the brain. In the diagnosis of this disease, electroencephalography (EEG) signals received from the patient are analyzed by specialists. EEG is a technique that enables the monitoring and measurement of brain functions. EEG signals are evaluated in three subsections. the part of the patient before the epileptic seizure was preictal, the episode at the time of the seizure is defined as interictal and the post-seizure episode as postictal. The interpretation and analysis of EEG signals by specialist physicians is a difficult and time consuming process. In order to solve this problem, epilepsy disease was diagnosed with machine learning techniques using EEG signals in this study. In this theses, 10 different machine learning methods have been compared. These methods are including Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis, Decision Tree Classifier, K Neighbors Classifier, Navie Bayes, Support Vector Machine, Adaboost Classifier, Gradient Boosting Classifier, Random Forest Classifier, Extra Trees Classifier. In addition, the features obtained from the EEG signals were used for classification by reducing them by principal component analysis (PCA) method. The effects of decreasing features on classification performance have been examined. As the same time, the results obtained have been compared with other methods in the literature. According to obtained results, the Gradient Boosting Classifier (GBM) became the best classifier.