Boyut arttırma yöntemleri kullanılarak eeg sinyallerinden derin öğrenme tabanlı şizofren durum tespiti
Deep learning based schizophrenia status determination from eeg signals using dimension augmentation methods
Yazar: ZÜLFİKAR ASLAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKIN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde pek çok çalışma, elektroensefalogram (EEG) verisi inceleyerek beyin
aktivitelerini tespit etme, anlama veya yorumlama amacıyla yapılmış ve çeşitli sonuçlar ortaya
konulmuştur. Beyin aktivitelerinin anlaşılması, şizofreni ve epilepsi gibi pek çok hastalığın
teşhisi, uyku evreleri gibi farklı durumların veya hastalıkların çözümlenmesi için önemli bir
adımdır. Dolayısıyla bu yöndeki çalışmaların sonuçlarının iyileştirilmesi veya bir adım öteye
götürülmesi için yeni modeller ortaya konulması oldukça kritik bir öneme sahiptir. Bu tez
çalışmasında, ilk olarak literatürde önceden yapılmış, klasik makine öğrenme algoritmalarıyla
sınıflandırılmış EEG verilerinden elde edilen analizlere göre başarımı daha yüksek metotlar
ortaya konulması hedeflenmektedir. İkinci aşamada ise EEG verileri derin öğrenme metotlarıyla
incelenerek özellik çıkarımı yapılmadan daha yüksek başarım ile sınıflandırma yapılması ve
şizofreni (SZ) hastaları ile sağlıklı bireyler arasındaki farklılığın yorumlanabilir görüntüler olarak
tasvir edilmesi amaçlanmıştır.
Bu tez çalışmasında, EEG sinyalleri kullanılaılarak veri analiz yöntemleriyle beyin
aktivitelerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda özellikle SZ hastalarına ait
EEG kayıtları hem klasik makine öğrenmesi algoritmalarıyla hemde derin öğreme algoritması
kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu çalışmada SZ hastalarına ait farklı iki veri seti kullanılarak
uygulanan metotların doğruluğu teyit edilmiştir. İlk veri kümesinde(Veri seti A) 39 sağlıklı çocuk
ve 45 SZ hastalığı olan 16 kanallı EEG kaydı bulunmaktadır. İkinci veri seti (Veri seti B) ise 28
yetişkinin (14 kontrol ve 14 SZ hastası) 19 kanallı EEG kayıtları içermektedir. Literatürde
özellikle klasik makine öğrenme algoritmaları SZ hastalarının sınıflandırılmasında yaygın olarak
kullanılmıştır. Ancak bu tez çalışmasının ilk aşamasında farklı özellik çıkarım ve özellik seçim
metotları kullanılarak daha iyi sınıflandırma başarım sonuçları elde edilmiştir. Bunun yanısıra 
farklı sınıflandırma algoritmalarıyla elde edilen başarım sonuçları karşılaştırılmıştır.
Tez çalışmasının ikinci aşamasında derin öğrenme algoritmalarıyla, SZ hastalarını EEG
kayıtlarını kullanarak otomatik olarak teşhis etmeyi amaçlayan bir yöntem sunulan bir çalışma
yapılmıştır. Birçok literatür çalışmasından farklı olarak, önerilen yöntem EEG kayıtlarındaki
özellikleri manuel olarak çıkarmak yerine frekans-zaman özelliklerinin yararlı bir temsiline sahip
olmak için Kısa Zamanlı Dalgacık Dönüşümü (KZDD) ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü(SDD)
kullanarak ham EEG'yi iki boyuta dönüştürür. Bu çalışma, ilgili literatürde SZ hastalarının
otomatik teşhisi için 2D zaman frekansı özelliklerinin kullanılmasında ilktir. 2D alanda mevcut
olan tüm özelliklerden en kullanışlı özellikleri çıkarmak ve örnekleri yüksek doğrulukla
sınıflandırmak için, son teknoloji bir Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) mimarisini kullanan VGG-16
algoritması ile eğitilmiştir. Farklı ESA algoritmaları (CIFAR, VGG-19, ResNet, DenseNet,
MobileNet, Xception … gibi ) ile de sonuçlar denenmiş ancak en az iterasyon ve sürede, en iyi
başarım değeri VGG-16 ile elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar, sunulan yöntemin farklı yaş
gruplarının iki veri kümesinde SZ hastalarını ve sağlıklı kontrolleri, spektrogram görüntülerini %
95 ve % 97, skalogram görüntülerini % 98 ve % 99.5 sınıflandırma doğruluğu ile sınıflandırma
görevinde başarılı olduğunu göstermektedir. Bu performansla, önerilen yöntem literatür
yöntemlerinin çoğundan daha iyi performans gösterir. Çalışmanın deneyleri ayrıca bir EEG
kaydının frekans bileşenleri ile SZ hastalığı arasında bir ilişki olduğunu ortaya koymaktadır.
Ayrıca, tez çalışmamızda sunulan Aktivasyon Maksimizasyonu, Grad-CAM ve Belirginlik
Haritası yöntemleriyle bir SZ hastasını sağlıklı bir kontrolden ayırırken yorumlanabilir görüntüler
elde edilmesi sağlanmıştır. Bu görüntüler ile uzman görüşüne destek niteliğinde SZ hastası ve
sağlıklı kontroller arasındaki fark kolayca anlaşılabilir.
Anahtar Kelimeler: Şizofreni, EEG, Sınıflandırma, Spektogram, Derin Öğrenme, Skalogram

Abstract:
Today, many studies have been conducted to detect, understand or interpret brain
activities by examining electroencephalogram (EEG) data, ve various results have been presented.
Understanding brain activity is an important step in diagnosing many diseases such as
schizophrenia ve epilepsy, ve resolving different conditions or diseases such as sleep stages.
Therefore, it is of critical importance to develop new models in order to improve the results of
such studies or to take them one step further. In this thesis, firstly, it is aimed to reveal methods
with higher performance compared to the analyzes obtained from EEG data classified with
classical machine learning algorithms, which were previously made in the literature. In the second
stage, it was aimed to make classification with higher performance without extracting features by
examining the EEG data with deep learning methods ve to depict the difference between
schizophrenia (SZ) patients ve healthy individuals visually.
In this thesis, it was aimed to examine brain activities by using data analysis methods
using EEG signals. For this purpose, EEG records of especially SZ patients were classified using
both classical machine learning algorithms ve deep learning algorithms. In this study, the accuracy
of the methods applied using two different datasets of SZ patients was confirmed. In the first
dataset (Data set A), there are 39 healthy children ve a 16-channel EEG record with 45 SZ
diseases. The second dataset (Data set B) contains 19-channel EEG recordings of 28 adults (14
control ve 14 SZ patients). In the literature, especially classical machine learning algorithms have
been widely used in the classification of SZ patients. However, at the first stage of this thesis,
better classification performance results were obtained by using different feature extraction ve
feature selection methods. In addition, the performance results obtained with different
classification algorithms were compared.
VII
In the second stage of the thesis, a study was conducted with deep learning algorithms, in
which a method aiming to automatically diagnose SZ patients using EEG records was conducted.
Unlike many literature studies, the proposed method converts raw EEG to 2D using Short Time
Wavelet Transform (STFT) ve Continuous Wavelet Transform (CWT) to have a useful
representation of frequency-time properties rather than manually extracting features in EEG
recordings. This study is the first to use 2D time frequency properties for automatic diagnosis of
SZ patients in the relevant literature. It has been trained with the VGG-16 algorithm, which uses
a state-of-the-art Convolution Neural Network (CNN) architecture to extract the most useful
features from all the features available in the 2D space ve to classify samples with high accuracy.
The results were also tested with different CNN algorithms (such as CIFAR, VGG-19, ResNet,
DenseNet, MobileNet, Xception…), but the best performance value was obtained with VGG-16
with the least iteration ve time. The experimental results show that the presented method is
successful in classifying SZ patients ve healthy controls in two datasets of different age groups,
spectrogram images with 95% ve 97%, ve scalogram images with 98% ve 99.5% classification
accuracy. With this performance, the proposed method outperforms most literature methods. The
experiments of the study also reveal a relationship between the frequency components of an EEG
recording ve SZ disease. In addition, with the AktivizationMaximization, Grad-CAM ve Saliency
Map methods presented in our thesis, interpretable images were obtained while separating an SZ
patient from a healthy control. With these images, the difference between SZ patients and healthy
controls, which support the expert opinion, can be easily understood.
Keywords: Schizophrenia, EEG, Clasification, Spectrogram, Deep Learning, Scalogram