Epileptik Nöbet Tespitinde Derin Öğrenme Yaklaşımlarının ve Dalgacık Dönüşümlerinin Rolü
The Role of Deep Learning Approaches and Wavelet Transformations in Epileptic Seizure Detection
Yazar: Demir, Ali; Toğaçar, Mesut
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 11 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Image Processing ; Görüntü İşleme ; Performance Evaluation ; Performans Değerlendirmesi ; epilepsy detection,deep learning,transformer model,feature fusion,subspace discriminant ; epilepsi tespiti,derin öğrenme,transformer modeli,özellik birleştirme,alt uzay ayrıştırıcı

Epilepsi, tekrarlayan nöbetlerle ortaya çıkan ve kalıcı nörolojik hasarlara neden olabilen ve insan hayatı için ciddi bir sinir sistemi bozukluğudur. Epileptik nö-betlerin erken tanısı, teşhis ve tedavi sürecinin etkinliğini doğrudan etkiler.  Günümüzde teknolojik gelişmeler, hastalık tanısı ve tedavi süreçlerini hızlandırarak daha doğru ve etkili sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada yapay zeka tabanlı hibrit bir model önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda, EEG sinyalleri zaman-frekans dönüşüm teknikleri kullanılarak CMT, CWT ve FCWT tabanlı 2B görüntü verilerine dönüştürülmüştür. Ardından üç veriseti, derin öğrenme modelleri (ResNet ve ViT) ile eğitilip öznitelik vektörleri elde etmiştir. Bu öznitelik setleri, özellik füzyon stratejileriyle birleştirilmiş ve sınıflandırma aşamasında subspace discriminant yöntemi ile değerlendirilmiştir. Deneysel bulgular, özellikle üçlü özellik füzyonlarının birleştirilmesinden elde edilen sınıflandırma sonucunu başarılı olduğunu kanıtlamıştır. İki modelden özellik füzyonu ile elde edilen setler de birleştirilerek yeniden subspace discriminant yöntemi ile sınıfladırılmıştır. Sınıflandırma sonucu %90.65 genel doğruluk başarısı elde edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modelin epilepsi tespitinde yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunduğunu ve klinik uygulamalarda etkili bir destek aracı olabileceğini göstermektedir.

Epilepsy is a serious nervous system disorder characterized by recurrent seizures that can cause permanent neurological damage and pose a serious threat to human life. Early diagnosis of epileptic seizures directly affects the effectiveness of the diagnosis and treatment process. Today, technological advances are accelerating disease diagnosis and treatment processes, enabling more accurate and effective results. In this study, an artificial intelligence-based hybrid model is proposed. In the proposed approach, EEG signals are converted into 2D image data using time-frequency transformation techniques such as CMT, CWT, and FCWT. Subsequently, the three datasets are trained with deep learning models (ResNet and ViT) to obtain feature vectors. These feature sets were combined using feature fusion strategies and evaluated using the subspace discriminant method during the classification phase. Experimental findings demonstrated the successful classification results obtained from the combination of triple feature fusions. The sets obtained from feature fusion of the two models were also combined and reclassified using the subspace discriminant method. The classification result achieved overall accuracy of 90.65%. The results demonstrate that the proposed model offers high accuracy and reliability in epilepsy detection and could serve as an effective support tool in clinical applications.