Deneysel olarak oluşturulan epileptik diken aktivitesinin sinyal işleme metotları ve yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi ve bulguların otonomik ve davranışsal yanıtlarla füzyonu
Investigation of experimentally induced epileptic spike activity using signal processing methods and artificial neural networks and fusion of findings with autonomic and behavioral responses
Yazar: DENİZ KARAÇOR
Danışman: DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI ; PROF. DR. EYÜP SABRİ AKARSU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünya çapında hemen hemen 50 milyon insanı etkileyen epilepsi, aşırı nöral deşarjların ani oluşumu ile karakterize edilen kronik bir nörolojik hastalıktır. Epileptik nöbetlerin otomatik tespiti, halȃ zorlu bir problemdir. Hayvan modellerinin, epilepsinin gelişiminin altında yatan mekanizmayı incelemek ve anti-epileptik ilaçların epileptik nöbetler üzerindeki etkilerini değerlendirmek için gerekli olduğu giderek daha çok belirginleşmiştir. Bu tez, Rat'lardan telemetrik kayıt sistemleri kullanılarak kayıt edilen uzun süreli EEG (Elektroensefalogram) sinyallerinde epileptiform aktiviteleri tespit etmek için bir yaklaşım ortaya koymaktadır.
Ayrık Lissajous figürleri ve rekton fonksiyonları, 1997'de Sazlı tarafından geliştirilmiş ve kardiyak aritmilerin tespiti için EKG (Elektrokardiyogram) sinyallerine uygulanmıştır. Bu tezde ilk olarak otokorelasyon ve rekton fonksiyonları arasındaki ilişki ortaya konmuştur. İkinci olarak; epileptiform 	aktivite tespit algoritması için öznitelik olarak kullanılan rekton fonksiyonları, EEG sinyallerinden çıkarılmış ve sonrasında eğitim ve sınıflandırma için sınıflandırıcılara gönderilmiştir. Öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması için, iki farklı makine öğrenme algoritması kullanılmıştır: Öğreticisiz öğrenme (hiyerarşik kümeleme) ve öğreticili öğrenme (çok katmanlı algılayıcılar ve destek vektör 	makineleri). Önerilen algoritma, performansının değerlendirilmesi için, PTZ (Pentilentetrazol) ile oluşturulmuş epileptiform aktivite gösteren dokuz erişkin erkek Wistar Albino ırkı Rat'a uygulanmıştır. Sonuçlar, Rat EEG'sinin yapısal olarak heterojen bir doğada olduğunu ortaya koymuş ve çözümleme bağlamında problemlerin daha iyi tanımlanabilmesi için iyi başlangıç noktaları vermiştir.

Abstract:
Epilepsy is a chronic neurological disorder characterized by a sudden occurrence of excessive neuronal discharges, which affects nearly 50 million people worldwide. Automatic detection of epileptic seizures is still a challenging problem. It has become increasingly apparent that animal models are necessary to investigate the mechanism underlying the development of epilepsy and to evaluate the effects of anti-epileptic drugs on epileptic seizures. This thesis presents an approach to detect epileptiform activities in long-term EEG (Electroencephalogram) signals recorded from Rats by using a telemetric recording system.
Discrete Lissajous figures and recton functions were introduced and developed, then applied to ECG (Electrocardiogram) signals to detect cardiac arrhythmias by Sazlı in 1997. Firstly, relationship between autocorrelation and recton functions was scrutinized in this thesis. Secondly, the recton functions used as features for epileptiform activity detection algorithm were extracted from EEG signals, and then sent into the classifiers for training and classification. Two different machine learning algorithms were used for classification of feature vectors: Unsupervised learning (hierarchical clustering) and supervised learning (multilayer perceptrons, MLPs and support vector machines, SVMs). Proposed algorithm was applied to nine adult male Wistar Albino Rats with epileptiform activities induced by PTZ (Pentylenetetrazol) for the evalution of its performance. The results seem to lend several viable starting points dealing with the heterogeneous nature of the Rat EEG and possible further solution approaches.