Beyin sinyalleri kullanılarak psikiyatrik hastalıkların derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemleriyle incelenmesi
Examining psychiatric diseases with deep learning and machine learning methods using brain signals
Yazar: YAMAN RAMADAN
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA TOSUN
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: EEG =   ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Psikiyatrik bozukluklar, bireyler, aileler ve toplum üzerinde önemli etkileri olabilen büyük bir halk sağlığı sorunudur. Bu bozuklukların erken teşhis ve tedavisi, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve topluma olan yükü hafifletebilir.
Elektroensefalografi (EEG), beyindeki elektriksel aktiviteyi kaydetmek için kullanılan invaziv olmayan bir tıbbi görüntüleme tekniğidir. EEG sinyalleri, şizofreni, depresyon ve anksiyete dahil olmak üzere çeşitli nörolojik bozuklukların teşhisinde kullanılabilir.
Derin öğrenme ve makine öğrenme, EEG sinyallerini analiz etmek için kullanılabilen iki tür yapay zekadır (AI). Bu yöntemler, psikiyatrik bozukluklarla ilişkili olan EEG sinyallerindeki kalıpları belirlemek için kullanılabilir.
Bu çalışma, psikiyatrik bozuklukların EEG sinyallerine etkisini incelemek için derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin kullanımını araştırmıştır. Çalışmada, şizofreni, depresyon ve anksiyete dahil olmak üzere çeşitli psikiyatrik bozuklukları olan hastalardan alınan EEG sinyallerinin bir veri seti kullanılmıştır.
Çalışmada, derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin, psikiyatrik bozukluklarla ilişkili olan EEG sinyallerindeki kalıpları tanımlayabildiği bulunmuştur. Bu kalıplar, psikiyatrik bozuklukların teşhis ve tedavisinin iyileştirilmesi için kullanılabilir.
Genel olarak, bu çalışma, derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin psikiyatrik bozuklukların EEG sinyallerine etkisini incelemek için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu yöntemlerin psikiyatrik bozuklukların teşhis ve tedavisini iyileştirme potansiyeli vardır.
Anahtar Kelimeler: Psikiyatrik bozukluklar, EEG sinyalleri, Derin öğrenme, Makine öğrenme, Teşhis & Tedavi

Abstract:
Psychiatric disorders are a major public health problem that can have a significant impact on individuals, families, and society. Early diagnosis and treatment of these disorders can improve patient outcomes and reduce the burden on society.
Electroencephalography (EEG) is a non-invasive medical imaging technique that can be used to record electrical activity in the brain. EEG signals can be used to diagnose a variety of neurological disorders, including psychiatric disorders.
Deep learning and machine learning are two types of artificial intelligence (AI) that can be used to analyze EEG signals. These methods can be used to identify patterns in EEG signals that are associated with psychiatric disorders.
This study investigated the use of deep learning and machine learning methods to study the effect of psychiatric disorders on EEG signals. The study used a dataset of EEG signals from patients with a variety of psychiatric disorders, including schizophrenia, depression, and anxiety.
The study found that deep learning and machine learning methods were able to identify patterns in EEG signals that were associated with psychiatric disorders. These patterns could be used to improve the diagnosis and treatment of psychiatric disorders.
Generally, this study suggests that deep learning and machine learning methods can be used to study the effect of psychiatric disorders on EEG signals. These methods have the potential to improve the diagnosis and treatment of psychiatric disorders.
Keywords: Psychiatric disorders, EEG signals, Deep learning, Machine learning, Diagnosis & Treatment