Parkinson Hastalarının Tespitinde Karınca Koloni Algoritması ile Seçilen Özniteliklerin Performansa Etkisi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Nerodejeneratif bir hastalık olan Parkinson, dopamin üreten hücrelerin zamanla azalması sonucunda ortayaçıkar. Bu azalma yaşa bağlı olarak değişir. Dünya nüfusunun yaşlandığı gerçeğine göre bakıldığında buhastalığın ilerleyen yıllarda daha da artacağı söylenebilir. Parkinson hastalığının tanısı oldukça uzun süreli biriştir. Kesin bir tanı mekanizması olamamakla birlikte çoğunlukla hasta uzun bir süre takibe alınır ve sonrasındaParkinson hastalığına tanı konulabilir. Bu çalışmada, nörologlara yardımcı bir tanı mekanizması önerilmiştir. Sesverileri yardımıyla Parkinson hastalığına sahip olanlar otomatik olarak tespit edilmiştir. Elde edilen öznitelikleremin-max normalizasyon işlemi uygulanıp, karınca koloni algoritması (KKA) ile özniteliklerin seçilmesi işlemiile tespit başarımlarının arttırılması amaçlanmıştır. Hem normalize edilmiş hem KKA ile seçilmiş özniteliklerinbaşarımı arttırdığı gösterilmiştir. Destek vektör makinalarının ikinci dereceden fonksiyonları ve KKA ile seçilen30 adet öznitelik ile %87,5 doğruluk, %89,2 duyarlılık, %85,8 özgüllük ve %89,2 hassaslık ile en yüksekbaşarım değerleri elde edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
8
Sayı
4
