Nörodejeneratif hastalıkların entropi tabanlı öznitelikler kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of neurodegenerative diseases by machine learning methods using entropy based features
Yazar: DİLARA ARAPOĞLU
Danışman: PROF. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Nörodejeneratif hastalıklar son dönemde giderek yaygınlaşmaktadır ve tespit
edilmeleri önem taşımaktadır. Yürüyüş anormallikleri, nörodejeneratif
hastalıklarda görülen bir belirtidir. Parkinson, Amyotrofik lateral skleroz (ALS)
ve Huntington gibi hastalıklar, nörodejeneratif hastalıklar olarak adlandırılır.
Parkinson hastalığı, sinir sistemini ve vücudun sinirler tarafından kontrol edilen
kısmını etkileyen, yaygın olarak titreme semptomu görülen bir hastalıktır. ALS
hastalığı, beyin ve omurilikteki sinir hücrelerini etkileyerek kas kontrolünün
kaybına neden olan ve ilerleyebilen bir sinir sistemi hastalığıdır. Huntington
hastalığı, beynin bazı bölümlerinin zamanla düzgün çalışmasını engelleyen,
kişinin fonksiyonel yetenekleri üzerinde geniş bir etkiye sahip olan ve genellikle
hareket, düşünme gibi eylemlerde bozukluğa yol açan bir hastalıktır. Bu tezin
amacı, makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak yürüyüş kuvveti yoluyla bir
nörodejeneratif hastalık için sınıflandırma yapmaktır. Makine öğrenmesi
yöntemlerinde öznitelik olarak tanımlayıcı istatistikler ve entropi tabanlı
öznitelikler kullanılmıştır. Sınıflandırmada kullanılacak algoritmalar; K-En Yakın
Komşu, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon, Saf Bayes, Rastgele
Orman, XGBoost, LightGBM'dir. Sınıflandırma algoritmaları için Physionet
üzerindeki Neurodegenerative Disease Database yürüyüş veri seti kullanılmıştır.
Bu veri setinde her denekten 5 dakika boyunca herhangi bir tekerlekli sandalye
ya da yardımcı cihaz bulunmadan, ayak bileklerine kayıt cihazı takılarak normal
hızlarında yürümeleri istenmiştir. ALS deneği olan 11, Huntington deneği 20,
Parkinson deneği 15, kontrol grubu olan sağlıklı deneklerde 16 örnek
bulunmaktadır. Bu veri setinden entropi tabanlı öznitelikler yaratılacak olup, bu
öznitelikler istatistiksel tabanlı öznitelikler ile sınıflandırma amacıyla
kullanılacaktır. Tezin sonucunda ise makine öğrenmesi algoritmaları ile 4
grubun entropi tabanlı öznitelik çıkarımları ve istatistiki öznitelikler ile başarılı
bir şekilde sınıflandırıldığı görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Nörodejeneratif hastalıklar, entropi, yürüyüş kuvveti,
sınıflandırma

Abstract:
Neurodegenerative diseases have become increasingly common in recent years
and their detection is important. Gait abnormalities are a symptom of
neurodegenerative diseases. Diseases such as Parkinson's, Amyotrophic lateral
sclerosis (ALS), and Huntington's are called neurodegenerative diseases.
Parkinson's disease is a common symptom of tremors that affects the nervous
system and the part of the body controlled by the nerves. ALS is a nervous
system disease that can progress and cause loss of muscle control by affecting
nerve cells in the brain and spinal cord. Huntington's disease is a disease that
prevents some parts of the brain from working properly over time, has a wide
effect on the functional abilities of the person, and often causes impairment in
actions such as movement and thinking. The aim of this thesis is to classify a
neurodegenerative disease through gait force using machine learning methods.
Descriptive statistics and entropy based features are used as features in machine
learning methods. Algorithms to be used in classification; K-Nearest Neighbor,
Support Vector Machines, Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest,
XGBoost, LightGBM. The gait dataset of Neurodegenerative Disease Database on
Physionet was used for classification algorithms. In this data set, each subject
was asked to walk at their normal speed for 5 minutes without any wheelchair
or assistive device, with a recording device attached to their ankles. There are 11
samples in the ALS subject, 20 in the Huntington subject, 15 in the Parkinson's
subject, and 16 in the healthy subjects as the control group. Entropy based
features will be created from this data set and these features will be used for
classification with statistical based features. As a result of the thesis, it was seen
that 4 groups were successfully classified with entropy-based feature extraction
and statistical features with machine learning algorithms.
Keywords: Neurodegenerative diseases, entropy, gait force, classification