Parkinson hastalığının teşhisinde ses verileri üzerinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of machine learning and deep learning methods on voice data in diagnosis of Parkinson's disease
Yazar: İBRAHİM HALİL GÖKÇİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Çok katmanlı perseptronlar = Multilayer perceptrons

Özet:
Günümüzde özellikle makine öğrenmesindeki gelişmelerle birlikte ses bozuklukları ve konuşma ölçümleri kapsamında yapılan çalışmalar da artış olmuştur. Özellikle Parkinson gibi konuşma bozukluğu semptomu olan hastalıklar için farklı yöntemler kullanılarak seslerin analizi yöntemiyle sınıflandırma çalışmaları yapılmaktadır. Parkinson hastalığı için yapılan çalışmalara bakıldığında genel olarak çalışmaların makine öğrenmesi metotlarıyla seslerin ve hasta el yazılarının değerlendirilmesi üzerine yoğunlaşmış olduğu görülmektedir. Bu tezin amacı Şakar ve ark. (2019) tarafından oluşturulan "Parkinson's Disease Classification (PDC)" veri seti kullanılarak makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemlerinin performansını değerlendirmektir. Çalışmanın diğer çalışmalardan farkı ise daha fazla makine öğrenmesi tekniği kullanarak bu tekniklerin PDC veri seti üzerindeki başarısını test etmektir. Literatürde PD sınıflandırma problemi için algoritma sonuçlarına göre bu çalışmada daha yüksek doğruluk oranlarının rapor edildiği görülmektedir. Çalışma sonucunda en iyi sonuçların Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA) algoritmasından elde edildiği görülmektedir. Gelecekteki çalışmalarda PH sınıflandırma probleminde umut verici sonuçlar gösteren KSA tekniği, PH tele izleme sistemi oluşturmak için PH hastalarının Birleşik Parkinson Hastalığı Derecelendirme Ölçeği puanını tahmin etmek için kullanılabilir.

Abstract:
Today, especially with the developments in machine learning, there has been an increase in the studies carried out within the scope of voice disorders and speech measurements. Especially for diseases with speech impairment symptoms such as Parkinson's, classification studies are carried out by using different methods and analysis of sounds. When the studies for Parkinson's disease are examined, it is seen that the studies are generally focused on the evaluation of sounds and patient handwriting with machine learning methods. The aim of this study was to evaluate the performance of machine learning methods using the "Parkinson's Disease Classification (PDC)" dataset created by Şakar et al. (2019). The difference of the study from other studies is to test the success of these techniques on the PDC dataset by using more machine learning and deep learning techniques. According to the algorithm results for the PD classification problem in the literature, it is seen that higher accuracy rates are reported in this study. As a result of the study, it is seen that the best results are obtained from the Convolutional Neural Networks (KSA) algorithm. The KSA technique, which has shown promising results in the PH classification problem in future studies, can be used to estimate the Unified Parkinson's Disease Rating Scale score of PH patients to create a PH tele-monitoring system.