Sigara bağımlılığının biyolojik sinyaller kullanarak makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of smoking addiction using machine learning methods with biological signals
Yazar: TALİP ÇAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL ALTIN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖLMEZ
Yozgat Bozok Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography

Özet:
Sigara bağımlılığı dünya genelinde ciddi bir sağlık sorunu olarak kabul edilmektedir. Nikotin bağımlılığına dayanan sigara kullanımı milyonlarca insanı etkilemekte ve önemli sağlık sorunlarına yol açmaktadır. Sigara kullanımının beyin aktivitelerini etkilediği bilimsel çalışmalarla ortaya konmuştur. Elektroensefalografi (EEG), beyin aktivitesini ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Baş derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla beyin dalgaları kaydedilir. Bu kayıtlar farklı frekans aralıklarında (delta, teta, alfa, beta, gama gibi) beyin aktivitesini görselleştirmeye ve analiz etmeye olanak tanır. Bu tez çalışmasının temel amacı, EEG verilerinin zaman-frekans domeni özelliklerini çıkararak, geleneksel yöntemler yerine makine öğrenmesi yöntemleriyle sigara bağımlılığının analiz edilmesidir.
Çalışmanın ilk aşamasında, 30 farklı bireyden görsel uyaranlarla toplanan EEG verileri Fagerström Nikotin Bağımlılığı anketi (FTND) ile etiketlenmiştir. Daha sonra makine öğrenmesi yöntemlerinde az veya dengesiz veri olumsuzluklarının önlenmesi için EEG verisi GAN (Çekişmeli Üretici Ağlar) ile sentetik olarak çoğaltılmıştır. Çoğaltılmış veriler, (DWT) Ayrık Dalgacık Dönüşümü, zaman ve frekans domeninde özellik çıkarımı gibi ön işlemlerden geçirilmiştir. İkinci aşamada ön işlemlerden geçirilen EEG verileri kNN (k-En Yakın Komşuluk), SVM (Destek Vektör Makineleri), YSA (İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları) ve RNN (Tekrarlamalı Sinir Ağları) gibi makine öğrenmesi algoritmalarıyla sınıflandırılmıştır. Sonuçlar sigara uyaranlarına verilen beyin tepkilerinin özellikle temporal ve prefrontal lob bölgelerinde belirgin olduğunu ve teta frekans bandında daha yüksek sınıflandırma başarılarına ulaşıldığını göstermiştir. İleri beslemeli YSA ile yapılan sınıflandırma başarı oranları, % 99 seviyelerine ulaşmıştır. Bu çalışma sigara bağımlılığına yönelik nörofizyolojik belirteçlerin belirlenmesinde EEG tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri kullanımının potansiyelini vurgulamaktadır.

Abstract:
Smoking addiction is considered a serious health problem worldwide. Smoking based on nicotine addiction affects millions of people and causes significant health problems. Scientific studies have shown that smoking affects brain activity. Electroencephalography (EEG) is a method used to measure brain activity. Brain waves are recorded through electrodes placed on the scalp. These recordings allow visualization and analysis of brain activity in different frequency ranges (such as delta, theta, alpha, beta, gamma). The main purpose of this thesis is to analyze smoking addiction with machine learning methods instead of traditional methods by extracting the time-frequency domain features of EEG data. In the first stage of the study, EEG data collected with visual stimuli from 30 different individuals were labeled with the Fagerström Nicotine Dependence Questionnaire (FTND). Later, EEG data was synthetically reproduced with GAN (Adversarial Generative Networks) to prevent the negativities of insufficient or unbalanced data in machine learning methods. The multiplied data were subjected to pre-processing such as Discrete Wavelet Transform (DWT), feature extraction in time and frequency domains. In the second stage, the pre-processed EEG data were classified with machine learning algorithms such as kNN (k-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machines), ANN (Feed Forward Artificial Neural Networks) and RNN (Recurrent Neural Networks). The results showed that the brain responses to smoking stimuli were especially pronounced in the temporal and prefrontal lobe regions and higher classification success was achieved in the theta frequency band. The classification success rates made with feed forward ANN reached 99%. This study emphasizes the potential of using EEG-based machine learning methods in determining neurophysiological markers for smoking addiction.