Ayrık dalgacık dönüşüm liderleri, spektral analiz ve derin öğrenme modeli kullanılarak elektroensefalografi (EEG) sinyallerinden hafif bilişsel bozukluğunun tespiti
Detection of mild cognitive impairment from electroencephalography (EEG) signals using discrete wavelet transformation leaders, spectral analysis and deep learning model
Yazar: AFRAH ISMAIL ABDI SAID
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HANİFE GÖKER
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hafif Bilişsel Bozukluk (HBB), bilişsel bozukluklarla karakterize nöropsikolojik bir sendromdur. HBB'nin erken teşhisi, hastalığın Alzheimer hastalığına dönüşümünü yavaşlatabildiği için önemlidir. Hastalığın doğru ve erken teşhisi kapsamlı testleri ve uzun vadeli gözlemleri gerektirmektedir. Bunlar subjektif, pahalı veya eksik olabilir. EEG bulgulara dayalı olması, invazif olmaması ve daha az maliyetli olması gibi avantajlarıyla hastalıkların teşhisinde güçlü bir adaydır. Bu çalışmada derin öğrenme, makine öğrenmesi ve farklı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanılarak, HBB'yi daha yüksek doğrulukla etkili bir şekilde tespit edebilen EEG tabanlı yeni bir model önerilmektedir. Çalışmada EEG sinyalleri Çok Ölçekli Temel Bileşen Analizi (MSPCA) kullanılarak gürültüden arındırılmıştır ve verisetinin boyutunu artırmak için Veri Büyütme (DA) gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, EEG sinyallerinden öznitelikleri çıkarmak için Ayrık Dalgacık Dönüşümü Liderleri (DWT liderleri), Periodogram, Welch ve Multitaper öznitelik çıkarma yöntemi kullanılmıştır. Modelin doğrulanması 10-kat çapraz doğrulama yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Son olarak Çift Yönlü Uzun Kısa Dönem Hafıza (BiLSTM), Karar Ağacı (DT), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve K-En Yakın Komşu (KNN) algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Multitaper spektral analizi ile BiLSTM derin öğrenme algoritmasını bütünleştiren model, deneyler sonucunda en yüksek performansı göstermiştir. Önerilen model, %98.97 doğruluk, %98.34 duyarlılık, %99.67 özgüllük, %99.70 kesinlik, %99.02 f1 skoru ve %97.94 Matthews Korelasyon Katsayısı (MCC) değerleri ile umut verici bir performans elde etmiştir.
Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, DWT liderleri, Elektroensefalografi (EEG), Güç Spektral Analizi, Hafif Bilişsel Bozukluk (HBB).

Abstract:
Mild Cognitive Impairment (MCI) is a neuropsychological syndrome characterized by cognitive disorders. Early diagnosis of MCI is important as it can slow the progression of the disease to Alzheimer's disease. Accurate and early diagnosis of the disease requires extensive testing and long-term observations. These can be subjective, expensive, or incomplete. EEG is a strong candidate in the diagnosis of diseases with its advantages such as being based on findings, non-invasive, and less costly. In this study, a new EEG-based model is proposed that can effectively detect MCI with higher accuracy by using deep learning, machine learning, and different feature extraction methods. In the study, EEG signals were denoised using Multiscale Principal Component Analysis (MSPCA), and Data Augmentation (DA) was performed to increase the size of the dataset. Then, Discrete Wavelet Transform Leaders (DWT leaders), Periodogram, Welch, and Multitaper feature extraction methods were used to extract features from the EEG signals. Validation of the model was carried out with the 10-fold cross-validation method. Finally, the performances of Bi-directional Long Short-Term Memory (BiLSTM), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms are compared. The model, which integrates the multitaper spectral analysis and the BiLSTM deep learning algorithm, showed the highest performance as a result of the experiments. The proposed model achieved promising performance with 98.97% accuracy, 98.34% sensitivity, 99.67% specificity, 99.70% precision, 99.02% f1 score, and 97.94% Matthews Correlation Coefficient (MCC).
Keywords: Deep learning, DWT leaders, Electroencephalography (EEG), Mild Cognitive Impairment (MCI), Power Spectral Analysis.