Çift Yoğunluklu 1-D Dalgacık Dönüşümü Kullanılarak Parkinson Hastalığının Yaş Faktörüne Göre Tespit Edilmesi
Detection of Parkinson's disease according to age factor using Double Density 1-D Wavelet Transform
Yazar: Yücelbaş, Cüneyt; Yücelbaş, Şule
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 17, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Parkinson,gait signal analysis,double density 1-D wavelet transform,age factor ; Parkinson,yürüyüş sinyali analizi,Çift Yoğunluklu 1-D Dalgacık Dönüşümü,yaş faktörü

Parkinson, hareketi etkileyennörolojik bir sinir sistemi rahatsızlığıdır. Parkinson gibi sinir hücreleriyleyakından ilgisi olan bir hastalığın yürüme verileriyle tespit edilebilmesimuhtemeldir. Günümüzde birçok hastalığa ait belirtiler çok erken yaşlardaortaya çıkmaya başlamıştır. Bu nedenle bütün hastalıklar için yaş faktörüne göregerçekleştirilen analiz çalışmaları önem kazanmıştır. Bu sebeple bu çalışmadaÇift Yoğunluklu 1-D Dalgacık Dönüşümü (ÇY1DDD) kullanılarak deneklerden eldeedilen verilerin yaş faktörüne göre analiz edilmesi ve Parkinson hastalığının(PH) yüksek doğrulukla tespit edilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veri setigenç, yetişkin ve yetişkin hasta olmak üzere 15 denekten alınan yürüyüşverilerinden oluşmaktadır. Kaydedilen veriler üzerinde öncelikle ÇY1DDD yöntemiüç seviye olarak uygulanmış ve yaklaşım (YK) ile detay katsayıları (DK) eldeedilmiştir. Daha sonra yaş faktörüne göre elde edilen son seviye YKverilerinden 10 adet özellik çıkarılmıştır. Çıkarılan bu özellikler sağlıklıgenç-yetişkin hasta ve sağlıklı yetişkin-yetişkin hasta olmak üzere ikilisınıflar şeklinde 4 farklı karar mekanizmasına verilmiştir. Elde edilensonuçlar birçok istatistiksel metrikle yorumlanmıştır. Uzman sistemlersayesinde anlamlı sonuçlara ulaşılmış ve genç-sağlıklı verilerininyetişkin-hasta verilerinden daha düşük hata değerleri ve %100 sınıflamadoğruluğu (SD) oranı ile ayrılabildiği görülmüştür. Karar mekanizmalarıarasında ise sıfıra en yakın hata değerleriyle yapay sinir ağları (YSA), heriki sınıf için de başarısını kanıtlamıştır. Literatürde her ne kadar bu alandayapılan çalışmalar bulunsa bile, yaş faktörünün PH üzerindeki etkisininayrıntılı analizine yeterli derecede yer verilmemesi bu çalışmanın öneminiarttırmıştır. Bunun yanında kullanılan etkin özelliklerden bazılarının PH’ninuzman sistemler tarafından otomatik tespit edildiği çalışma alanında daha öncekullanılmamış olması, çalışmanın literatüre katkısını önemli ölçüdedesteklemektedir.

Parkinson's is a neurologicalnervous system disorder that affects movement. A disease that is closelyrelated to nerve cells such as Parkinson's is likely to be detected using gaitdata. Nowadays, symptoms of many diseases start to appear at a very early age.For this reason, analysis studies performed according to age factor for alldiseases have gained importance. Therefore, in this study, it was aimed toanalyze the data obtained from the subjects according to the age factor byusing Double Density 1-D Wavelet Transform (DD1DWT) and to detect Parkinson'sdisease (PD) with high accuracy. The data set consists of gait data from 15subjects, young, adult and adult patients. Firstly, DD1DWT method was appliedto data in three levels and, the approximation (CA) and detail (CD)coefficients were obtained. Afterwards, 10 features were extracted from thelast level CA data obtained according to age factor. The extracted features weregiven to 4 different decision mechanisms in the form of binary classes ashealthy young-adult patient and healthy adult-adult patient. The obtainedresults were interpreted with many statistical metrics. Significant resultswere obtained through expert systems and it was found that young-healthy datacould be distinguished from adult-patient data with lower error values and 100%classification accuracy rate. ANN has proved its success for both classes withthe error values closest to zero among the decision mechanisms. Although thereare studies in this field in literature, the lack of adequate analysis of theeffect of age factor on PH increased the importance of this study. Furthermore,the fact that some of the effective features used in this study were not usedpreviously in this area where PD was automatically detected by expert systemssupports the contribution of the study to the literature.