Obsesif kompülsif bozuklukta EEG frekans bantlarının sınıflandırılması
Classification of eeg frequency bands in obsessive compulsory disorder
Yazar: GÖZDE YALINIZ BAYRAKTAR
Danışman: PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
Üsküdar Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörobilim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; EEG =   ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Obsessif kompülsif bozukluk = Obsessive compulsive disorder ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory

Özet:
Obsesif-kompülsif bozukluk, insanlık tarihi boyunca bireylerin yaşamlarını etkileyen, zorlayıcı ve üretkenliği ciddi boyutlarda azaltan psikiyatrik bir rahatsızlıktır. Hastalık zihne gelen tekrarlayıcı düşüncelerin(obsesyon) ve bu rahatsız edici düşünce ve duygulardan uzaklaşmak için bireyin gerçekleştirdiği, uzun zamanlar alan, bazı durumlarda belli sırası, miktarı olan, ritüeller halinde eyleme döktüğü kompülsiyonlarla karakterize bir yapıdadır. Bu sebeplerle hastalığın tedavi edilmesinden önce doğru ve zamanında konulan tanı önemli bir konumda bulunmaktadır.
       Bu tez çalışmasında, 52 adet sağlıklı kontrol, 86 adet OKB rahatsızlığına sahip bireylerin dinlenme durum EEG frekansları incelenmiştir. Obsesif kompulsif bozukluğa sahip bireyler ve sağlıklı kontroller sırasıyla bir boyutlu evrişimli sinir ağı modeli ile birlikte uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ve gradyan tekrarlayan birimler (GRU) olmak üzere iki adet farklı hibrit derin öğrenme modeli kullanılarak sınıflandırıldı. Her iki hibrit model bu sınıflandırmada yüksek başarılar elde etmiş olup, 1DCNN-LSTM ve 1DCNN-GRU modellerinin ortalama doğrulukları sırası ile %90.88 ve %85.91olarak hesaplanmıştır. Modele katkı sunan ve OKB' ye ait ayırt edici olan alt frontal, temporal ve oksipital bölge elektrotlarının baskın olduğu görülmüştür. 
       Yürütmüş olduğumuz bu tez çalışmasında, OKB hastalığına ait tanı aşamalarında, ayırt edici EEG verilerinin ve derin öğrenme modellerinin öneminin altını çizmekte olup klinik verilerin yanında objektif sonuçlar sunarak tanı ve tedavi için hızlandırıcı bir basamak olmaktadır.

Abstract:
Obsessive-compulsive disorder is a psychiatric disorder that affects the lives of individuals throughout human history, severely reduces compulsivity and productivity. The disease is characterized by repetitive thoughts that on mind(obsession) and compulsions that the individual performs to get away from these disturbing thoughts and feelings, take a long time, in some cases have a certain order, amount, put into action in the form of rituals. For these reasons, an accurate and timely diagnosis before the treatment of the disease is in an important position.
In this thesis study, the resting state EEG frequencies of 52 healthy controls and 86 patients with OCD disorders were examined. Patients and healthy controls groups were classified using two different hybrid deep learning models, long-short-term memory (LSTM) and gradient repetitive units (GRU), respectively, along with a one-dimensional convolutional neural network model. Both hybrid models have achieved high success in this classification, and the average accuracy of the 1DCNN-LSTM and 1DCNN-GRU models has been calculated as %90.88 and %85.91 respectively. It was found that the electrodes of the inferior frontal, temporal and occipital regions, which contribute to the model and are distinctive of OCD, are dominant.
This study we conducted underlines the importance of distinctive EEG data and deep learning models in the diagnostic stages of OCD disease, and provides objective results in addition to clinical data, making it an accelerating step for diagnosis and treatment.