Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden  yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of parkinson's disease from EEG signals using artificial intelligence techniques
Yazar: SULTAN PENEKLİ
Danışman: PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
PARKİNSON HASTALIĞININ EEG SİNYALLERİNDEN YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI

Sultan PENEKLİ

Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Ağustos 2023
Danışman: Prof. Dr. Fatma LATİFOĞLU

ÖZET

Parkinson hastalığı, dünya çapında oldukça fazla insanı etkileyen en yaygın nörolojik bozukluklardan biridir. Beyindeki hücre kaybı nedeniyle ortaya çıkan bu hastalık farklı fizyolojik belirtilerle kendisini göstermektedir. Bu tez çalışması kapsamında Parkinson hastalığının teşhisi için uzman destek sistemi oluşturulmasına yönelik yeni sinyal işleme yaklaşımları sunulmuştur. Parkinson hastası ve sağlıklı kişilerden alınan elektroensefalografi  sinyallerinin, yapay zeka teknikleri ile sınıflandırılması amacıyla farklı sinyal işleme aşamaları kaydedilmiştir. Elektroensefalografi sinyalleri ön işleme aşmasından geçirilerek ampirik mod ayrışımı, varyasyonel mod ayrışımı ve Vold-Kalman filtreleme yöntemlerinin sınıflandırma performansına katkısı göz önüne sunulmuştur. Öznitelik çıkarma ve öznitelik seçimi aşamalarının sınıflandırma performanısa olan etkisi de ayrıca değerlendirilmiştir. Karar ağacı, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve yapay sinir ağları olmak üzere dört farklı sınıflandırıcı için doğruluk, duyarlılık gibi performans parametrelerinin sonuçları bu tez kapsamında yer almaktadır. Çalışmanın sonucunda elektroensefalografi sinyallerinin Vold-Kalman filtreleme yönteminden yararlanılarak alt bantlarına ayrıştırılmasıyla elde edilen özniteliklerin, makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte kullanılmasıyla Parkinson hastalığı yüksek performansta sınıflandırılarak literatüre yeni bir bakış kazandırılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Parkinson Hastalığı, Elektroensefalografi, Sinyal İşleme, Sınıflandırma, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Vold-Kalman Filtreleme, Ampirik Mod Ayrışımı, Varyasyonel Mod Ayrışımı

Abstract:
CLASSIFICATION OF PARKINSON'S DISEASE FROM EEG SIGNALS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES

Sultan PENEKLİ

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis,  August 2023
Supervisor: Prof. Dr. Fatma LATĠFOĞLU

ABSTRACT
Parkinson's disease is one of the most common neurological disorders affecting quite a lot of people worldwide. This disease, which occurs due to the loss of cells in the brain, manifests itself with different physiological symptoms. Within the scope of this thesis, new signal processing approaches are presented for the establishment of an expert support system for the diagnosis of Parkinson's disease. Different signal processing stages have been recorded in order to classify electroencephalography signals from Parkinson's disease and healthy individuals with artificial intelligence techniques. The contribution of the empirical mode decomposition, variational mode decomposition and Vold-Kalman filtering methods to the classification performance is presented by preprocessing the electroencephalography signals. The effect of feature extraction and feature selection stages on classification performance was also evaluated. The results of performance parameters such as accuracy and precision for four different classifiers, namely decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor and artificial neural networks, are included in this thesis. As a result of the study, the features obtained by separating the electroencephalography signals into subbands by using the Vold-Kalman filtering method, together with machine learning algorithms, were classified in high performance and a new perspective was given to the literature.
Keywords: Parkinson's Disease, Electroencephalography, Signal Processing, Classification, Artificial Intelligence, Machine Learning, Vold-Kalman Filtering, Empirical Mode Decomposition, Variational Mode Decomposition