Göze ait elektrofizyolojik sinyaller kullanılarak yapay sinir ağları destekli bazı göz hastalıklarının teşhisi
Artificial neural networks based diagnosis of some of the eye diseases by using ocular electrophysiological signals
Yazar: AYŞEGÜL GÜVEN
Danışman: DOÇ.DR. SADIK KARA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2005
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ivGÖZE AİT ELEKTROFİZYOLOJİK SİNYALLER KULLANILARAK YAPAYSİNİR AĞLARI DESTEKLİ BAZI GÖZ HASTALIKLARININ TEŞHİSİAyşegül GÜVENErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüDoktora Tezi, Aralık 2005Tez Danışmanı: Doç. Dr. Sadık KARAÖZETGöze ait elektrofizyolojik sinyaller, göz hastalıklarının teşhisinde sıklıklakullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, GözHastalıkları polikliniğine müracaat eden bazı hastalardan kaydedilen elektroretinogram(ERG), patern elektroretinogram (PERG), görsel uyarıya kortikal yanıt (Visual evokedpotential-VEP) ve elektrookulogram (EOG) gibi elektrofizyolojik sinyallerkullanılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmalarda, sinyallerin tamamı yerine hastalıkbelirlemede önemli olan değerlerinden veya belirli aralıklarla örneklenmiş genlikdeğerlerinden yapay sinir ağları (YSA) girişleri oluşturulmuştur. Daha sonra göze ait businyaller kullanılarak danışmanlı öğrenme tabanlı YSA uygulamalarıgerçekleştirilmiştir. Uygulamalarda çok katlı perseptron ve öğrenmeli vektörkuantalama, danışmanlı öğrenme ağ yapıları kullanılmıştır. Tez çalışmasında,kaydedilen elektrofizyolojik sinyallerden, PERG ve VEP sinyalleri ile optik sinir gözhastalığı, PERG sinyalleri ile maküla hastalığı, EOG sinyalleri ile görmede azalma veERG sinyalleri ile de fotoreseptör hücrelerinde oluşan hastalıklar gibi gözhastalıklarının belirlenmesi için yedi farklı YSA uygulaması gerçekleştirilmiştir.Kullanılan yöntemlerin, gerçekleştirilmelerinin kolay olması, esnekliği ve doğruluğuavantajları arasında yer almaktadır. Ağların performansı duyarlılık, belirlilik, seçicilikve doğruluk değerleri hesaplanarak ortaya konmuştur.Anahtar Kelimeler: Göze ait elektrofizyolojik testler, optik sinir hastalıkları, makülahastalıkları, görmede azalma, fotoreseptör hücrelerinde oluşan hastalıklar, yapay sinirağları.

Abstract:
vARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED DIAGNOSIS OF SOME OF THEEYE DISEASES BY USING OCULAR ELECTROPHYSIOLOGICAL SIGNALSAyşegül GÜVENErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesPh. D. Thesis, December 2005Thesis Supervisor: Assoc. Prof. Sadık KARAABSTRACTOcular electrophysiological signals are frequently used for the diagnosis of oculardiseases. In this thesis, the electrophysiological signals such as electroretinography(ERG), pattern electroretinography (PERG), visual evoked potential (VEP) andelectrooculography (EOG), which have been obtained from the patients who haveapplied to Erciyes University, Medicine Faculty, Policlinic of Ocular Diseases, havebeen used. In the studies realized in this thesis, instead of using all the signals which arethe inputs of the Artificial Neural Networks (ANNs), have been produced by using thevalues that are important for the diagnosis of diseases or by using the amplitude valuesthat were sampled with specific intervals. Afterwards, the supervised ANN applicationshave been realized by using these ocular signals. In the applications, multi-layerperceptrons and learning vector quantization supervised learning network structureshave been used. In the thesis, seven different ANN models were realized to determinethe eye disesases such as optic nerve diseases from PERG and VEP, macular disesasefrom PERG, subnormal eye from EOG and diseases on the photoreseptor cells fromERG.The advantages of the used methods can be expressed as their being realized easily,their flexibility and accuracy. The performance of the networks has been evaluated bydetermining the values of sensitivity, specificity, predictivity and accuracy.Keywords: Ocular clinic electrophysiology, optic nerve diseases, macular diseases,subnormal vision, diseases on the photoreseptor cells, artificial neural network.