Spastisitenin elektrofizyolojik ve kinezyolojik verilerle tespiti ve derecelendirilmesi
Diagnosis and grading of spasticity with electrophysiological and kinesiological data
Yazar: YALÇIN ALBAYRAK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL ; YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Spastisite, üst motor yollarındaki lezyona bağlı hareket bozukluğu ile oluşan klinik bir
durumdur. Spastisitesinin tanımlanmasında, ölçülmesinde ve değerlendirilmesinde
genel kabul görmüş bir yöntem bulunmamaktadır. Bu tezde, sinyal işleme ve makine
öğrenme tekniklerine dayalı olarak spastisite için güvenilir bir klinik değerlendirme
yöntemi geliştirilmiştir. Bu amaçla, Patella T-refleksi tetiklendiğinde katılımcıların RF
ve BF kaslarının EMG verilerini kaydeden bir ölçüm sistemi hazırlanmıştır. Sistem
sayesinde kaydedilen veriler öncelikle bir önişleme adımından geçirilmiştir. Bu adımı
takip eden öznitelik çıkarma adımında, her iki kas grubundan ölçülen kısa süreli EMG
sinyalinden zaman ve frekans uzaylarında beşer adet öznitelik belirlenmiştir. Bu
özellikler, spastisiteyi. karakterize eden öznitelik vektörünü oluşturmak için Patella Trefleksinin tetiklediği Pendulum hareketinin altı adet özniteliği ile birleştirilmiştir.
Sonuçta toplam 26 elemandan oluşan öznitelik vektörü elde edilmiştir.
Öznitelik çıkarma adımından sonra, öznitelik vektörünün ayırma kabiliyetini artırmak
için gerçekleştirilen öznitelik seçimi sürecinde Fisher Skoru kullanılmıştır. Önişleme,
öznitelik çıkarma ve öznitelik seçme adımları tezin sinyal işleme kısmını
oluşturmaktadır. Sistemin sınıflandırma evresinde ise, spastisite derecelendirmesinde
kabul edilebilir ve güvenilir sonuçlar veren YSA, k-EYK ve DVM makine öğrenme
algoritmaları uygulanmıştır. Ayrıca, sınıflandırıcıların performanslarını artırmak
amacıyla tezde AdaBoost algoritmasından da faydalanılmıştır. Nörologların
ifadelerine göre, klinik değerlendirmelerde % 80 ve üzeri doğruluk yüzdeleri
kesinlikle kabul edilebilir ve uygulanabilirdir. Dolayısıyla, Fisher Skoru, üç katlı
çapraz doğrulama ve DVM veya k-EYK teknikleri içeren önerilen yöntem spastisite
değerlendirmeleri için etkin bir şekilde kullanılabilir. Normal, Ashworth 1 ve
Ashworth 2 spastisite düzeylerini belirlemek amacıyla kullanılan bu kombinasyonların
doğruluk değerleri sırasıyla % 86.66 ve % 80.33 olarak belirlenmiştir. Sunulan tez
makine öğrenmesi ve sinyal işleme yöntemlerini kullanarak spastisite
derecelendirilmesini otomatik olarak güvenilir bir şekilde gerçekleştiren, bu sayede
nörologlara fayda sağlayan önemli bir çalışma özelliği taşımaktadır.

Abstract:
Spasticity is a clinical condition caused by movement disorder induced by lesion in the upper motor pathways. There is no generally accepted method in diagnosis, measurement and evaluation of spasticity. In this thesis, a reliable clinical evaluation method is developed for spasticity based on signal processing and machine learning techniques. For this purpose, a measurement system that records the EMG data from RF and BF muscles when Patella T-reflex was triggered is designed. The data that is recorded by the system is passed through the preprocessing step. In the following feature extraction step, five features in time domanin and frequency domain of the short time EMG signal that measured from aech of two muscle groups are determined. These features are combined with six features of the Pendulum movement triggered by the Patelle T-reflex to generate the feature vector that characterizes the spasticity. Feature vector that includes 26 elements is obtained eventually.

After feature extraction step, Fisher Score is used in the feature selection process that is developed to improve the separation ability of the feature vector. Preprocessing, feature extraction and feature selection steps constitute the signal processing part of the thesis. ANN, k-NN and SVM machine learning algorithms, which produce acceptable and reliable results in the grading of spasticity, were applied in the classification phase of the system. Furthermore, in this thesis AdaBoost algorithm is utilized to improve the performance of the classifiers. Neurologists reported that 80% and above accuracy scores in clinical trials are absolutely acceptable and feasible. Thus, the proposed method that includes Fisher Score, 3-fold cross validation and SVM or k-NN techniques can effectively be used for spasticity assessments. It was determined that the accuracy values of these combinations which are used to determine the normal, Ashworth 1 and Ashworth 2 spasticity levels were 86.66% and 80.33%, respectively. The proposed thesis performs the grading of spasticity in an authomatic and reliable way by using signal processing and machine learning methods and thus it is an important study that provides valuable information to the neorulogists.