Makine öğrenmesi algoritmaları ile epilepsili çocukların klinik ve laboratuvar bulgularının incelenmesi
Examination of clinical and laboratory findings of children with epilepsy using machine learning algorithms
Yazar: OSMAN ÇAKSEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZTÜRK
KTO Karatay Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Anamnez alma = Medical history taking ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Epilepsi = Epilepsy ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Dirençli epilepsi hastalarının tanımlanması kolay değildir ve uzun deneme yanılma süreçleri gerekmektedir. Bu çalışmada dirençli epilepsi tanısını desteklemek için hasta öykülerinden oluşturulan verilere makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. 
Bu amaçla, 500 epilepsili çocuk hastanın öykülerinden oluşturulan veri seti kullanılarak karar ağaçları, destek vektör makineleri, rastgele orman, yapay sinir ağları, lojistik regresyon, k-en yakın komşu ve Gaussian Naive Bayes algoritmaları ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Algoritmaların performansını belirlemek için doğruluk, özgüllük, hassasiyet ve f-skor istatistiksel ölçütleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre rastgele orman algoritması 0.85 doğruluk değeri, 0.86 özgüllük değeri, 0.98 hassasiyet değeri ve 0.90 f-skor ile en iyi performansa sahiptir.
İkincil olarak, bağımsız değişken olan dirençli epilepsiye etkisini görebilmek için, "sınıflandırıcı ile özellik değerlendirici" özellik seçimi yöntemi ile elde edilen özellikler (kullanılan ilaç sayısı, akraba evliliği, ailede febril konvülsiyon öyküsü, ailede epilepsi olma durumu, ilk elektroensefalografi ve mental retardasyon) ile yeni bir veri seti oluşturulmuştur. 
Aynı algoritmalar yeni veri kümesine uygulanmış ve performanslarını belirlemek için doğruluk, özgüllük, hassasiyet ve f-skor ölçümleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek doğruluk ölçütü 0.85 ile destek vektör makinelerine, en yüksek özgüllük değeri 0.98 ile destek vektör makineleri ve rastgele orman algoritmalarına, en yüksek hassasiyet 0.87 ile Gaussian Naive Bayes ve yapay sinir ağları algoritmalarına, en yüksek f-skor 0.92 ile destek vektör makineleri algoritmasına aittir. 

Anahtar Kelimeler: Epilepsi, retrospektif, febril konvülsiyon, EEG, mental retardasyon

Abstract:
Identification of patients with resistant epilepsy is not easy and requires long trial and error processes. In this study, machine learning methods were applied to data generated from patient histories to support the diagnosis of resistant epilepsy.
For this purpose, the data set created from the stories of 500 children with epilepsy, decision trees, support vector machines, random forest, artificial neural networks, logistic regression, k nearest neighbor and Gaussian Naive Bayes algorithms were used for classification. Statistical measures of accuracy, specificity, sensitivity and f-score were used to determine the performance of the algorithms. According to the results obtained, the random forest algorithm has the best performance with 0.85 accuracy value, 0.86 specificity value, 0.98 sensitivity value and 0.90 f-score. 
Secondly, in order to see its effect on resistant epilepsy which is the independent variable, a new data set was created with features (number of drugs used, consanguineous marriage, family history of febrile convulsions, epilepsy in the family, first electroencephalograpy and mental retardation) obtained by the classifier and feature evaluator feature selection method.
The same algorithms were applied to this new data set and measures of accuracy, specificity, sensitivity and f-score were used to determine their performances. According to the results obtained, the highest accuracy criterion belongs to support vector machines with 0.85, the highest specificity value belongs to support vector machines and random forest with 0.98, the highest sensitivity belongs to Gaussian Naive Bayes and artificial neural networks with 0.87, and the highest f-score belongs to support vector machines with 0.92.

Keywords: Epilepsy, retrospective, febrile convulsion, EEG, mental retardation