Objektif ağrı değerlendirmesi için çok boyutlu biyosinyal füzyonu
Multidimensional biosignal fusion for objective pain assessment
Yazar: ELİF YILDIRIM
Danışman: DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ağrı, tanımlanması karmaşık olan ve kişiye göre farklılık gösterebilen bir durumdur,
ancak fizyolojik sinyaller yardımı ile ağrı ile gösterilen reaksiyonlar arasında bir bağ
kurmak mümkündür. Ağrı, çeşitli hastalıkların ilk habercisidir. Romatolojik hastalıklar da
ağrı ile yakından ilişkili ve tedavi edilmezse ilerleyip insanın yaşam kalitesini düşüren bir
hastalık grubudur. Özellikle gelişim çağındaki çocuklarda romatolojik hastalıkların erken
teşhisi bu açıdan son derece önemlidir. Bu bilgiler ışığında çocuk romatoloji hastalarında
ağrı tespiti yapılabilmesi fikri öne sürülmüş ve bu doğrultuda geliştirilen derin öğrenme
modelleri ile bu fikir hayata geçirilmiştir. Cerrahpaşa Hastanesi Çocuk Acil Fizyoterapi
ve Rehabilitasyon Bölümü'ndeki çocuk romatoloji hastalarından tedavi esnasında
toplanan çok modlu biyosinyal verileri, hastalardan alınan geribildirimler ile çeşitli ağrı
seviyelerini temsil edecek şekilde etiketlenmiş ve RheumaPain isimli ağrı veriseti
oluşturulmuştur. Daha sonra bu veriseti, Çoklu Ağrı Veriseti isimli, farklı ağrı türlerini ve
şiddetlerini içeren bir başka veriseti ile zenginleştirilmiş ve çeşitli derin öğrenme
modelleri, ağrının türü ve şiddetini tespit etmek üzere eğitilmiştir. Sonuç olarak, %92 F1-
Skoru ile ağrı seviyelerinin tespiti ve %79 F1-Skoru ile çeşitli ağrı türlerinin tespiti
gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Pain is a complex condition that varies from person to person, but it is possible to establish
a connection between the reactions shown to pain and physiological signals. Pain is often
the first indicator of various diseases. Rheumatological diseases, in particular, are closely
related to pain and can significantly reduce a person's quality of life if left untreated. Early
diagnosis of rheumatological diseases in children, especially those in their developmental
stages, is crucial in this regard. Based on this information, the idea of detecting pain in
pediatric rheumatology patients has been proposed, and deep learning models have been
developed to bring this idea to life. Multimodal biosignal data collected from pediatric
rheumatology patients at the Cerrahpaşa Hospital Pediatric Emergency Physiotherapy and
Rehabilitation Department during treatment were labeled to represent various pain levels
based on feedback from the patients, resulting in the creation of the RheumaPain dataset.
This dataset was later enriched with another dataset named the Multi-Pain Dataset, which
includes different types and intensities of pain. Various deep learning models were trained
to detect the type and intensity of pain. As a result, pain levels were detected with a 92%
F1-Score, and various pain types were detected with a 79% F1-Score.