Obsesif kompulsif bozukluk ve trikotilomani bozukluklarının uygun biyobelirteç kullanılarak makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of obsessive-compulsive and trichotillomania disorders by using machine learning methods
Yazar: AYŞE KARAKUŞ
Danışman: DOÇ. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
Üsküdar Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörobilim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Nöroloji = Neurology
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Biyobelirteçler = Biomarkers ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Obsessif kompülsif bozukluk = Obsessive compulsive disorder ; Sınıflandırma = Classification ; Trikotilomani = Trichotillomania ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda sıklıkla farklı alanlarda kullanılmaya başlanılan yapay zeka teknolojisi,
medikal alanda da tercih edilmektedir. Makine öğrenme çalışmaları yüksek
sınıflandırma özelliği ve az özellik ihtiyacı nedeniyle popülerliğini korumaktadır. Bu
yöntem sınıflandırma, karşılaştırma, hızlı sonuç verme ve düşük hata oranları ile zaman
geçtikçe kendini güncelleyen bir teknoloji alanı haline gelmiştir. Yapay sinir ağları
hedeflenen sonuçlara daha az iş yükü ve kolaylıkla ulaşmayı sağlarken, özellik seçimi
de hastalıkların esas ayırt edici özelliklerini ön plana çıkararak, daha az ayırt edici
özellikleri saf dışı bırakmaktadır. Erken tanı koyma, doğru tanı sonrası doğru tedavinin
uygulanması her daim tüm insanlığın beklentisi olmuştur. Teknolojiler geliştikçe tanı
yöntemlerinin de gelişmesi ile makine öğrenme medikal alanda ilgi görmeye
başlamıştır. Kantitaif Elektroensefalografi (QEEG)' nin psikiyatri ve nöroloji alanında
biyobelirteç olarak kullanılması, EEG (Elektroensefelagrafi)'nin son zamanlarda ki
kullanımını arttırmıştır.
Bu çalışma da Obsesif Kompulsif Bozukluk (OKB) ve Trikotilomani (TTM)
hastalıklarının tanı koyma sürecinde yapay zeka teknolojilerinden makine öğrenme
yöntemleri kullanılarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Özellik seçimi için genetik
algoritma, yapay sinir ağları ve çarpraz doğrulama yaklaşımının dikkat çekici
performansı beyin frekans dalgalarından seçilen özellikleri kullanılarak, yaşları 18 ile
61 arasında değişen 39 Obsesif Kompulsif Bozukluk ve 40 Trikotilomani hastasını %80
doğruluk oranıyla ayırt etmenin mümkün olduğunu göstermiştir.


Anahtar Kelimeler: Obsesif kompulsif bozukluk, Trikotilomani, Makine öğrenme,
Yapay zeka, Yapay sinir ağları, Genetik algoritma

Abstract:
In recent years, artificial intelligence technology, which has been used frequently
in different areas, is preferred in medical field. Machine learning studies are
popular due to their high classification and low specification. This method has
become a field of technology to update itself with time, grading, comparison,
rapid results and low error rates. Artificial neural networks provide less workload
and ease of access to targeted results, while feature selection eliminates less
distinctive features, highlighting the main distinguishing features of diseases.
Early diagnosis, correct treatment after correct diagnosis has always been the
expectation of all humanity. With the development of technologies as the
technologies evolved, machine learning started to attract attention in the medical
field. The use of quantitative electroencephalography (EEG) as a biomarker in the
field of psychiatry and neurology has increased the recent use of EEG. In this
study, classification studies were made by using machine learning methods from
artificial intelligence technologies in the diagnosis process of Obsessive
Compulsive Disorder and Trichotillomania diseases. The genetic algorithm for the
selection of features, the remarkable performance of artificial neural networks and
cross-validation approach, has shown that it is possible to distinguish 39 patients
with obsessive compulsive disorder and 40 trichotillomania, ranging from 18 to
61 years of age, with the accuracy rate of %80, using the characteristics of brain
frequency waves.

Keywords: Obsessive compulsive disorder, Trichotillomania, Machine learning,
Artificial intelligence, Artificial neural networks, Genetic algorithm