Parkinson hastalığında ses verileri ile yapılan tanıların başarı oranının incelenmesi
Research of the success rate of diagnosis made by voice data in Parkinson's disease
Yazar: RUMEYSA KAYACIOĞLU
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Nöroloji = Neurology

Özet:
Tarih boyunca pek çok insanı etkilemiş olan nörolojik rahatsızlıklardan kaynaklanan şikayetler günümüzde artarak devam etmektedir. Aynı zamanda geçmişten günümüze baktığımızda tıpta tanı ve tedavi yöntemleri üzerine yapılan çalışmaların teknoloji ilerledikçe arttığı görülmektedir. Bu alanlara olan ilginin artmasıyla beraber nörodejeneratif rahatsızlık olan Parkinson hastalığı üzerine de çeşitli tanı ve takip sistemleri üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu amaçla, bu tezde parkinson hastalığının daha objektif tanısına yardımcı olabilmek amacıyla her hasta için çeşitli ses kayıtlarından oluşan bir veri kümesinin, tasarlanan derin öğrenme mimarisi ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Veri kümesinde her deneğin farklı ses örneklerinin bulunması çalışmanın kestirimi açısından önemli olmakla birlikte bu kayıtların, kişinin tüm ses kayıtlarını ne kadar temsil ettiği bilinmemektedir. Derin öğrenme mimarisi olan tekrarlayan sinir ağları ses verilerinde yüksek başarılar elde edebilecek tasarımda olmasına ve parkinson hastalığının tanı ve takibinde tercih edilebilecek verimli bir sistem olmasına rağmen bu çalışma gösterdi ki böyle bir ağ tasarımında sınıflandırma oranını arttırmak, tıp alanında daha keskin tahminler yapabilmek, uzaktan tanı koyabilmek adına çok daha büyük ve çeşitli verilere ihtiyaç duyulmaktadır.

Abstract:
Complaints that arise from neurological disorders which have affected many people throughout the history keep up increasingly in this day and age. Concurrently, when we look from past to present, it is seen that studies on diagnosis and treatment methods in medicine increase as technology has been advanced. On top of increasing the interest in these areas, studies on various diagnosis and follow-up systems have been performed as well on Parkinson's disease which is a neurodegenerative disorder. For this purpose, in this thesis, we studied the classification of a data set consisting of various voice recordings for each patient with the designed deep learning architecture in order to assist in the more objective diagnosis of Parkinson's disease. Although it is important for the estimation of the study to find different sound samples of each subject in the data set, it is not known how much these recordings represent all the sound recordings of the person. Despite the fact that recurrent neural networks with deep learning architecture are designed to achieve high successes in voice data and are an efficient system that can be preferred in the diagnosis and follow-up of Parkinson's disease, this study showed that much larger and various data are highly needed to increase the rate of classification in such a network design, make sharper and more accurate predictions in medicine,and to be able to make a remote diagnosis.