Öznitelik seçme ve sınıflandırma algoritmalarını kullanarak sürdürülmüş fonasyon testlerinden web tabanlı parkinson hastalığının teşhisi
Web based diagnosis of the parkinson disease from sustained vowel phonation tests using feature selection and classification algorithms
Yazar: BÜNYAMİN GÖKPINAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ATACAK
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Bilgisayar destekli teşhis = Computer assisted diagnosis ; Nörolojik hastalıklar = Neurological diseases ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification

Özet:
Nörolojik bir hastalık olan Parkinson'un teşhisi özellikle hastalığın ilk evrelerinde zordur. Bu sebeple son yıllarda tıbbi karar verebilmeyi desteklemek amaçlı bilgisayar tabanlı çözüm araştırmaları oldukça artmıştır. Bu çalışma ile bu alanda çalışan uzmanların Parkinson teşhisi sürecinde karar vermelerini kolaylaştırmak ve konulan teşhislerde doğruluk oranını yükselterek, Türkiye'de nöroloji ve bilgisayar bilimleri literatürüne katkı sağlanması hedeflenmiştir. Bu çalışmanın en önemli kısımlarından birisi, Parkinson hastalarına ait karmaşık ses verilerinden problemi temsil edebilecek en iyi veri kümesinin tespiti için öznitelik seçme algoritmalarının kullanılmasıdır. Ayrıca Parkinson Hastalığının teşhisinde etkili bir sınıflandırma yapılabilmesi için yeni bir öznitelik seçme yaklaşımı önerilmektedir. 5 popüler öznitelik seçme algoritmalarının uygulanması ile elde edilen öznitelikler 5 popüler sınıflandırma algoritmalarına tabi tutulmuştur. Böylelikle farklı sınıflandırma algoritmaları ile elde edilen sonuçların doğruluk oranlarının kıyaslanması sağlanarak en iyi performans ortaya konulmuştur. Yapılan çalışmada önerilen yaklaşım ile seçilen 6 öznitelik kümesinin sınıflandırma doğruluk oranı %94,36 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
The diagnosis of Parkinson which is neuro-disease is especially difficult in its initial phase. For this reason computer based solution researches have widely increased to support medical decision recently. With the help of this research experts who have been working in this field are aimed to make easier decisions on the way to Parkinson diagnosis and contribute to neurological and computer sciences Literature in Turkey by increasing the accuracy rate in diagnosis. One of the most important aims of this research is to get information which can be classified from voice data which belong to Parkinson patients and use feature selection algorithms in order find out the best datum unit that can represent the problem from these complicated voice data. Furthermore, a new feature selection approach is suggested to be able to make an effective classification at diagnosis of Parkinson disease. Features which are supplied with the application of five popular feature selection algorithms are applied to five popular classifications of algorithms. In this way, the best performance has been sorted out by comparing the calculation periods of results that are supplied with different classification algorithms and their accuracy rates. In this study the classification accuracy rate of six feature clusters has been 94.36% by the help of suggested approach.