Majör depresyon hastalığının tespiti için elektroensefalografi EEG sinyallerinin incelenmesi ve yapay zekâ teknikleriyle sınıflandırılması
Classification of major depressive disorder from eeg signals usi̇ng artificial intelligence techniques
Yazar: DERYA ÖZCAN
Danışman: PROF. DR. ESMA UZUNHİSARCIKLI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Majör depresyon, düşünce, davranış ve bedensel işlevlerde önemli değişikliklerin gözlendiği bir psikiyatrik bozukluktur. Majör depresif bozukluk (MDB) hastalarında bilişsel işlev bozukluğu önemli bir belirtidir. Bilişsel işlevler; psikomotor hız, dikkat, bellek, yürütücü işlevler gibi konuları kapsamaktadır. Yani bu hastalar hafıza sorunları ve konsantrasyon güçlükleri yaşayabilir; plan yapma, karar verme, problem çözme gibi konularda zorluk çekebilirler. Yapılan araştırmalar, Elektroensefalografi (EEG) kullanarak psikolojik aktivitelerin ve bilişsel davranışların ölçülebileceğini göstermiştir. EEG diğer görüntüleme yöntemleri ile karşılaştırıldığında çeşitli avantajlara sahiptir. Bu nedenle, bilişsel işlev bozukluğu, uyku bozukluğu gibi hastalık semptomlarının; psikoz, anksiyete ve depresyon gibi zihinsel bozuklukların teşhisinde objektif bir fizyolojik yöntem olarak EEG kullanılmaktadır. 
Bu tez çalışması kapsamında MDB hastası ve sağlıklı kişilerden alınan EEG sinyallerinin, yapay zekâ teknikleri ile sınıflandırılması amacıyla farklı sinyal işleme aşamaları kaydedilmiştir. EEG sinyalleri ön işleme aşamasından geçirilerek FIR, ICA ve MODWT yöntemleri uygulanmıştır. Çeşitli özniteliklerin çıkarılmasından sonra öznitelik seçimi için elastik net yöntemi uygulanmıştır. Sınıflandırma aşamasında ise Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Random Forest (RF) olmak üzere üç farklı yöntem için performans parametrelerinin sonuçları elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Majör Depresif Bozukluk (MDB); Elektroensefalografi (EEG); Sinyal İşleme; Sınıflandırma; Yapay Sinir Ağları (YSA); Destek Vektör Makineleri (SVM); Random Forest (RF)

Abstract:
Major Depressive Disorder (MDD) is a psychiatric disorder characterized by significant changes in thought, behavior, and physical functions. Cognitive dysfunction is a prominent symptom in patients with MDD, encompassing areas such as psychomotor speed, attention, memory, and executive functions. Thus, these patients may experience memory problems, difficulty concentrating, and challenges in tasks involving planning, decision-making, and problem-solving. Research has demonstrated that psychological activities and cognitive behaviors can be measured using EEG. Compared to other imaging methods, EEG offers various advantages. Therefore, EEG is used as an objective physiological method in the diagnosis of symptoms of cognitive impairment, sleep disorders, and mental disorders such as psychosis, anxiety, and depression.
In this thesis study, EEG signals obtained from patients with MDD and healthy individuals were processed through different signal processing stages with the aim of classification using artificial intelligence techniques. The EEG signals underwent preprocessing stages followed by the application of FIR, ICA and MODWT methods. After extracting various features, feature selection was performed using the elastic net. In the classification stage, performance parameters were obtained for three different methods: Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) and Random Forest (RF).
Keywords: Major Depressive Disorder (MDD); Electroencephalography (EEG); Signal Processing; Classification; Artificial Neural Networks (ANN); Support Vector Machines (SVM); Random Forest (RF)