Temel Bileşen Analizi Yöntemleri Kullanarak Parkinson Hastalığının Otomatik Teşhisi
Automatic Diagnosis of Parkinson's Disease Using Principal Component Analysis Methods
Yazar: Yücelbaş, Şule; Yücelbaş, Cüneyt
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 16, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Parkinson's disease,dimension reduction methods,TQWT,PCA ; Parkinson hastalığı,boyut indirgeme yöntemleri,AQDD,TBA

Parkinson rahatsızlığı çokyavaş ilerleyen sinsi bir beyin hastalığıdır. Bu hastalığın teşhis yöntemleriarasında kişilere ait seslerin analizi de bulunmaktadır. Ses analizi ileParkinson’nun en erken tespiti kullanılan çeşitli yöntemler sayesinde mümkün olmaktadır.Bu çalışma kapsamında 188 Parkinson hastası ve 64 sağlıklı kişiye aitkaydedilmiş ses sinyallerine Ayarlanabilir Q-faktör Dalgacık Dönüşümü (AQDD)metodu uygulanması sonucunda elde edilen özellikler kullanılmıştır. AQDDözelliklerine, boyut indirgeme yöntemlerinden temel bileşen analizi (TBA) vebunun çeşitlerinden olan kernel TBA (KTBA) ile olasılıksal TBA (OTBA)uygulanmıştır. Daha sonra boyutları indirgenen yeni veri gruplarına ayrı ayrık-kat çapraz doğrulama yöntemi uygulanarak eğitim-test verileri eldeedilmiştir. Sonraki aşamada ise, boyut indirgeme yöntemlerinin etkinliğininaraştırılması için veriler rastgele orman (RO) algoritması ile ayrı ayrısınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar ayrıca istatistiksel ölçütlerleyorumlanmıştır. Sınıflandırma sonuçları açısından boyut azaltma yöntemleriiçerisinde en başarılısı %87.56 doğruluk oranı ile OTBA olmuştur. Ayrıca buyöntem sonucunda ROC ve PRC alan değerleri yaklaşık 0.95 bandına ulaşarak hastave sağlıklı sınıf ayrışımının mükemmele yaklaştığını kanıtlamıştır. Gerçekyaşam uygulamalarına uygun olan bu çalışmanın performans sonuçları, aynıverinin kullanıldığı literatürdeki tek çalışma ile kıyaslanmış ve bu çalışmadadiğer çalışmaya nazaran daha yüksek istatistiksel oranların elde edildiği görülmüştür.Ayrıca verilerin kaydedildiği kişi sayısının literatürdeki diğer çalışmalaragöre yüksek oluşu çalışmanın bu alandaki önemini arttırmaktadır.

Parkinson's disease is a sneaky brain disorderthat progresses very slowly. The diagnostic methods of this disease include theanalysis of individual voices. The earliest detection of Parkinson's by voiceanalysis is made possible by various methods. In this study, the resultsobtained from the application of Tunable Q-factor Wavelet Transformation (TQWT)method to the recorded audio signals of 188 Parkinson's patients and 64 healthyindividuals were used. The principal component analysis (PCA) and its types(kernel PCA (KPCA) and Probabilistic PCA (PPCA)) which are dimension reductionmethods have been applied to the TQWT features. Afterwards, k-fold crossvalidation method was applied to the new data groups and the training-test datawere obtained. In the next step, the data were separately classified by randomforest (RF) algorithm to investigate the effectiveness of the dimensionreduction methods and the results were also interpreted by statisticalcriteria. In terms of classification results, OTBA was the most successful insize reduction methods with 87.56% accuracy rate. In addition, as a result ofthis method, ROC and PRC area values reached a band of about 0.95, proving thatpatient and healthy class decomposition approached perfection. The performanceresults of this study, which is suitable for real-life applications, werecompared with the single study in the literature in which the same data wasused, and this study showed that higher statistical ratios were obtained incomparison to the other study. Moreover, the high number of people in whom thedata was recorded compared to other studies in the literature increases theimportance of the study in this field.