Yapay zeka ile bireylerde otizm tespiti
Detection pof autism among individuals by artificial intelligence analysis and methods
Yazar: BUŞRA SABAK
Danışman: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon = Physical Medicine and Rehabilitation

Özet:
Otizmli bireyler hem sözlü hem de sözlü olmayan sosyal becerilerde eksiklikler, tekrarlanan davranışlar ve iletişim sorunları ile mücadele eder. Otizm genetik olarak kabul edilse de, bireylerin davranış özellikleri ve yüz özellikleri üzerinde test edilmesi sırasında doğru tanı oranları ortaya çıkarılabilir. Farklı yüz deformasyonları, araştırmacıların bireyin sadece bir görüntüsünü analiz ederek bireyin hastalığa sahip olup olmadığını belirlenmesine olanak sağlayabilir.
Bu çalışmanın amacı yapay zeka tespitinde, yüz özellikleri üzerinden bireylerin otizmli olup olmadığını tahmin etmek, belirli ve tekrarlanan davranış özellikleri hakkında sorular sorarak her iki sonucu değerlendirmek, otizmli bireylerin tanılama aşamasında görev yapan uzmanlara veri sunmaktır.
Bu araştırmada Python programlama dili kullanılarak Google CoLab üzerinden kodlama oluşturulacaktır. Otizmli bireylerin davranış özellikleri hakkında tespit ve değerlendirme yapabilmek için otizm olasılığı olan bireylerin fotoğraflarından elde edilecek veriler ve DSM-V Otizm Spektrum Bozuklukları Tanı Ölçütlerine ilişkin sonuçlar kullanılmıştır. Otizmli bireyler üzerine gerçekleştirilen bilimsel yapay zeka çalışmaları hakkında tutarlı taramalar gerçekleştirilmiş ve birincil ve ikincil kaynaklardan faydalanılmıştır. Bahse konu tez çalışmasının temelini Kaggle isimli platformda düzenlenen veri seti oluşturmaktadır. Halihazırda oluşturulmuş verilerde otizmli bireylerin internette yer alan fotoğrafları derlenmiştir. Bununla birlikte, çalışmanın kod altyapısını ve tutarlılığını tespit edebilmek için birkaç adet örneklem üzerinde çalışma gerçekleştirilmiştir.
Çalışmada kullanılan CNN ile en yüksek  doğruluk oranı  %98.75 elde edilmiştir. Model eğitiminde CNN'de başarıyı yakalamıştır. DSM-V tanı kriterleri ile sorulan soruların sonucunda ise elde edilen "Evet" sorusunun yanıtı ise % 99.99 yüzdesi ile 12-24 ay yaş aralığında teşhisi konulan otizmli bireyin fotoğrafı ile modele otizmli mi değil mi sorusu sorulduğunda otizmli sınıfında olduğunu bilerek modeli doğrulamıştır.

Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenimi, DSM-V, Otizmde Tanı, Yapay Zeka

Abstract:
People with autism often grapple with limitations in both spoken and unspoken social abilities, repeated behaviors, and difficulties in communication. Although autism is believed to be genetically linked, the most precise diagnosis is accomplished by observing behavioral aspects and facial characteristics of the individual. Specific facial anomalies aid scientists in identifying if a person has autism by examining a single photograph. 
As the aim of this research employ artificial intelligence to recognize whether individuals are autistic or not, based on their facial features. The study will also evaluate distinct and repeated behaviors by questioning, and offer relevant data to professionals involved in diagnosing autism. The methodology for this study will involve coding using Python on Google's Colab platform. The data, sourced from images of individuals who likely have autism and the diagnostic criteria of Autism Spectrum Disorder as per DSM-V, will be crucial in detecting and assessing the behavioral traits of autistic individuals. 
The research will review artificial intelligence studies focused on autism systematically, drawing from both primary and secondary sources. This project is fundamentally based on a dataset organized on Kaggle, composed of collected internet photos of individuals with autism. Furthermore, the study will include a preliminary assessment of a few samples to evaluate the code structure and the study's overall coherence. 
The study achieved a high accuracy of 98.75%  Convolutional Neural Network (CNN) model.In the training phase of the model, an achievement was realized with the CNN. Upon asking questions based on the DSM-V diagnostic criteria, the "Yes" response was validated with 99.99% certainty. This validation was performed by introducing the model to a photograph of an autistic person, who had been diagnosed between 12-24 months of age, and then ascertaining whether the individual was autistic.

Keywords: Machine Learning, DSM-V, Autism, Artificial Intelligence, Autism Diagnosis