Spontane konuşmadan Alzheimer hastalığı tespiti ve veri seti oluşturma
Detecting Alzheimer's disease from spontaneous speech and generating a data set
Yazar: EDİZ AKARSU
Danışman: PROF. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri 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: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bu çalışma, Alzheimer hastalığının tanısı ve evrelerinin tahminlenmesi için özgün bir yaklaşım sunmakta ve gelecek çalışmalara temel olması amaçlanmaktadır. Ana odak, Alzheimer hastalığı tanısı ve evre tahmini için Türkçe veri seti oluşturmak için Alzheimer hastalarının spontane konuşmalarından faydalanılmıştır. Bu veri seti, hastalığın tanı ve evrelerinde kritik öneme sahip olan hastanın dil ve konuşma bozukluklarının analiz edilmesi için kullanılmıştır. Çalışma, klinik test sonuçları veya görüntüleme verileri yerine, doğrudan hastanın konuşma verilerine dayanmaktadır. Alzheimer hastalığıyla ilgili dil özelliklerinin makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak nasıl tespit edilebileceğini inceleyen bu çalışma, her iki yöntemin sonuçlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Yapılan çalışmanın sonuçlarına göre en yüksek makine öğrenme modeli başarısı Rastgele Orman ve DVM ile %67, en yüksek derin öğrenme modeli başarısı BERTurk ile de %83  elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, Alzheimer hastalığının erken tanısında ve evrelerinin belirlenmesinde bu yöntemlerin potansiyel etkinliğini göstermektedir. Ayrıca, bu çalışmanın Türkçe konuşma verileri üzerinden Alzheimer hastalığının incelenmesi için değerli bir kaynak oluşturarak, dil tabanlı tanı yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması düşünülmektedir.

Abstract:
The paper presents a novel approach for the diagnosis and stage prediction of Alzheimer's disease and is intended to serve as a basis for future studies. The main focus is on creating a Turkish dataset for Alzheimer's disease diagnosis and stage prediction. Spontaneous speech of Alzheimer's patients is used to create this dataset. This dataset was used to analyze the patient's speech and language disorders, which are critical in the diagnosis and stages of the disease. The study is based directly on the patient's speech data, rather than clinical test results or imaging data. This study examines how language features related to Alzheimer's disease can be detected using machine learning and deep learning techniques and comparatively evaluates the results of both methods. According to the results of the study, the highest machine learning model success was 67% with Random Forest and SVM, and the highest deep learning model success was 83% with BERTurk. The findings show the potential effectiveness of these methods in the early diagnosis and detection of Alzheimer's disease stages. Furthermore, this study is expected to contribute to the development of language-based diagnostic methods by providing a valuable resource for the study of Alzheimer's disease on Turkish speech data.