Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığının tespiti için görsel uyaranlar ile elde edilen olay ilişkili potansiyel sinyallerinin incelenmesi
Investigation of event related potential signals obtained by visual stimulation for detection of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) disease
Yazar: FIRAT ORHAN BULUCU
Danışman: DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Amyotrofik lateral skleroz (ALS) motor sinir hücrelerinin zarar görmesiyle ilerleyen fiziksel bozukluklara neden olan beyinde oluşan anormal bir durumdur. Elektroensefalografi (EEG), Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI), Elektrokortikografi (ECoG) gibi yöntemlerle beyin tarafından algılanan sinyaller ölçülebilir. Uyarılar, görsel ya da işitsel şekilde gönderilebilir. Görsel ya da işitsel uyaranlar sonucunda, beynin bu uyaranlara tepki vermesiyle Olay İlişkili Potansiyel (OİP) sinyalleri oluşmaktadır. OİP, uyarılmış sinirsel aktiviteden kaynaklanan önemli voltaj dalgalanmalarıdır. OİP sinyalleri, EEG sinyallerine göre çok küçük genliklere sahip olmaları nedeniyle genellikle ham EEG sinyali içerisine gömülüdürler ve EEG kayıtlarında gözükmezler. Bu nedenle, OİP sinyallerini elde edebilmek için aynı hedef uyaranın tekrarlanan sunumlarına belirli kayıt süreleri oluşturarak EEG kayıtlarından seçilmeleri gerekmektedir. Yapılan tez çalışmasında açık erişime sunulan ALS hastaları ve sağlıklı bireylere ait görsel uyaranlar sonucunda elde edilen EEG sinyalleri kullanılmıştır. Yapılan işlemler sonucunda hedef uyarana ait EEG sinyallerinden OİP sinyalleri oluşturulmuştur. Hedef uyaran ait EEG sinyallerine Varyasyonel Mod Ayrışım (VMA) yöntemi uygulanmıştır. Yöntem sonucunda oluşan EEG sinyalleri ve OİP sinyallerinden sinyal işleme yöntemleri sonucunda OİP'ye ait morfolojik özellikler, EEG sinyallerinden ise entropi ve katz fraktal boyut öznitelikleri çıkartılmıştır. Bu özniteliklere biyomedikal çalışmalarda kullanılan sınıflandırma algoritmaları uygulanarak ALS hastalığının tespitine yönelik başarı oranları elde edilmiştir.

Abstract:
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is an abnormal condition in the brain that causes progressive physical disorders with damage to motor nerve cells. The signals perceived by the brain can be measured by methods such as Electroencephalography (EEG), Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Electrocorticography (ECoG). Alerts can be sent visually or auditory. As a result of visual or auditory stimuli, Event Related Potential (ERP) signals are generated when the brain reacts to these stimuli. ERP are significant voltage fluctuations resulting from stimulated neural activity. Since the ERP signals have very small amplitudes compared to the EEG signals, they are usually embedded in the raw EEG signal and do not appear in EEG recordings. Therefore, in order to obtain ERP signals, they must be selected from EEG recordings by creating certain recording times for repeated presentations of the same target stimulus. In the thesis study, EEG signals obtained as a result of visual stimuli of ALS patients and healthy individuals presented to open access were used. As a result of the operations performed, ERP signals were generated from EEG signals of the target stimulus. The Variational Mode Decomposition (VMD) method was applied to the EEG signals of the target stimulus. From the EEG signals and ERP signals generated as a result of the method, as a result of signal processing methods, the morphological features of the ERP, and the entropy and katz fractal dimension attributes from the EEG signals. By applying the classification algorithms used in biomedical studies to these features, success rates for detecting ALS disease have been obtained.