Sağlıklı, hafif bilişsel bozukluk ve alzheimer hastalığı elektroensefalografi sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of healthy, mild cognitive impairment and alzheimer's disease electroencephalography signals
Yazar: BURCU OLTU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Demans terimi, beyin hücrelerinin ölümü veya hasar görmesi nedeniyle bilişsel ve davranışsal fonksiyonların bozulması ile karakterize edilen nörodejeneretif bozukluğu tanımlar. Demansın en yaygın görülen türü olan Alzheimer Hastalığı (AH) bilişsel, entelektüel eksiklikler ve davranış bozuklukları ile karakterize edilen progresif bir hastalıktır. Hafif bilişsel bozukluk (HBB) ise yaşları için beklenenin ötesinde bilişsel bozukluk gösteren; fakat AH tanı ölçütlerini karşılayacak kadar kuvvetli semptomlar göstermeyen bireyleri tanımlar. Her yıl yaklaşık %10-15 oranında HBB hastası, AH'ye ilerlemektedir. Bu hastalıkların teşhisi; bilişsel testlerin, fiziksel ve nörolojik muayenelerin, nörogörüntüleme yöntemlerinin, kan ve beyin omurilik sıvısı incelemelerinin sonuçlarının yorumlanmasıyla yapılır. Dolayısıyla tanı süreci zaman alan, hedef hasta popülasyonu için zorlukları olan ve subjektif sonuçlar verebilen bir süreçtir. Bunun yanında demansın erken teşhisi hastalara ve yakınlarına bu süreci planlamaları için zaman tanımaktadır. Aynı zamanda bu hastalıkların tedavisi olmasa da erken evrede başlanan tedavi süreçleri, hastalığın ilerlemesini yavaşlatabilir ve semptomların hafiflemesini sağlayabilir. Bu tez çalışmasında da AH ve HBB'nin tanısını sağlamak için, invaziv olmayan, ucuz, objektif sonuçlar verebilen bir yöntem olan elektroensefalografi (EEG) sinyallerinin kullanılabilirliği araştırılmıştır. Yapılan araştırmada Başkent Üniversitesi Ankara Hastanesi Nöroloji Kliniği'ndeki uzman doktorlar tarafından yapılan teşhis doğrultusunda gerçek hastalardan toplanan EEG sinyalleri incelenmiştir. 
Çalışmada EEG sinyalleri, ayrık dalgacık dönüşümü (ADD), güç spektral yoğunluğu (GSY), koherans, sürekli dalgacık dönüşümü (SDD) yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda farklı yöntemler için farklı öznitelik çıkarımları yapılmıştır. Ayrık dalgacık yöntemi ile yapılan analizlerde sinyaller 6 alt banda (delta (0-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa (8-12 Hz), beta1 (12-16 Hz), beta2 (16-32 Hz), gama (32-48 Hz)) ayrıştırılmış. Elde edilen 6 bandın ortalama, maksimum-minimum değerleri, varyansı ve standart sapması öznitelik seti olarak belirlenmiştir. Ayrıca elde edilen alt bantların GSY'sinin genlik toplamı ve varyansı frekans öznitelikleri olarak belirlenmiştir. Bunun yanında interhemisfer kanal çiftleri arasındaki koherans analizi sonucunda elde edilen normalize alt bant koheransları öznitelik olarak çıkartılmıştır. Son olarak sinyale uygulanan SDD sonucunda elde edilen, alt bant frekanslarına ait katsayıların ortalama, standart sapma ve kendi aralarındaki oranları kullanılarak farklı bir öznitelik seti oluşturulmuştur. Elde edilen öznitelik setlerinin AH, HBB ve sağlıklı kontrol EEG sinyallerini ayrıştırma başarısının ölçülmesi için destek vektör makineleri, k-en yakın komşu, karar ağaçları gibi sınıflandırıcı algoritmaları ile sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. 
Çalışma sonucunda literatürdeki doğruluk oranlarına göre yüksek ya da aynı seviyede sonuçlar verebilen ve başarılı bir şekilde teşhis koyabilen bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.

Abstract:
The term dementia refers to neurodegenerative disorder characterized by impaired cognitive and behavioral functions due to death or damage of brain cells. Alzheimer's Disease (AD), the most common form of dementia, is a progressive disorder characterized by cognitive, intellectual deficits and behavioral disorders.  Mild cognitive impairment (MCI), on the other hand, refers to individuals with cognitive impairment beyond their expectations for age, but not strong enough to meet the diagnostic criteria for AD. Every year, approximately 10-15 percent of MCI patients progress to AD. Diagnosis of these diseases is made by interpreting the results of cognitive tests, physical and neurological examinations, neuroimaging methods, and blood and cerebrospinal fluid examinations. Therefore, the diagnostic process is time-consuming, has difficulties for the target patient population and can yield to subjective results. In addition, early diagnosis of dementia gives patients and their families time to plan this process. At the same time, even there is no treatment for these diseases, treatment processes initiated at an early stage may slow down the progression of the disease and alleviate the symptoms. 
In this thesis, we've investigated the feasibility of electroencephalography (EEG), a noninvasive, inexpensive, objective method for the diagnosis of AD and MCI. In this study, EEG signals collected from real patients were examined in accordance with the diagnosis made by specialists in Neurology Clinic of Baskent University Ankara Hospital. In this study, EEG signals were examined by using discrete wavelet transform (DWT), power spectral density (PSD), coherence, continuous wavelet transform (CWT) methods. As a result of the investigations, different features were extracted for each different method. In the analysis made by DWT, the signals are decomposed into 6 sub bands (delta (0-4 Hz), theta (4-8 Hz), alpha (8-12 Hz), beta1 (12-16 Hz), beta2 (16-32 Hz), gamma (32-48 Hz)). Mean, maximum-minimum values, variance and standard deviation of the 6 sub bands were determined as a feature set. Moreover, the amplitude sum and variance of the PSD of the sub bands obtained were determined as frequency features. In addition, the normalized sub band coherences, obtained as a result of the coherence analysis between the interhemispheric channel pairs, were extracted as a feature set. Finally, a different feature set was formed by using the mean, standard deviation and the ratio of the coefficients of the sub-band frequencies obtained from the CWT analysis of the signal. In order to measure the success of discrimination of AD, MCI and healthy control EEG signals, classification studies were performed with classifier algorithms such as support vector machines, k-nearest neighbor and decision trees.
As a result of this study, a decision support system was developed that can diagnose successfully and can yield higher or equal results in the means of accuracy of the literature.