Parkinson Hastalığı Teşhisi İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Yeni Bir Yöntem

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorUçar, Muhammed Kürşad
dc.contributor.authorBozkurt, Mehmet Recep
dc.contributor.authorÇil, İbrahim
dc.contributor.authorEsmer, Sadullah
dc.date.accessioned2023-04-10T20:23:58Z
dc.date.available2023-04-10T20:23:58Z
dc.date.issued2020
dc.departmentRektörlük, Rektörlüğe Bağlı Birimler, Düzce Üniversitesi Dergilerien_US
dc.description.abstractParkinson hastalığı (PH), dopamin üreten beyin hücrelerinin ölmesiyle ya da zarar görmesiyle ortaya çıkan birbeyin hastalığıdır. Böyle bir durumda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PH, konuşma, yürüme veyazma gibi insan hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalığın teşhisinde detaylı tıbbi öykü, geçmiş tedaviöyküsü, fiziksel testler ve bazı kan testleri ile beyin filmleri istenilmektedir. Bu işlemler maliyetli ve meşakkatliolabildiği için daha az maliyetli ve daha kolay yapılabilen teşhis bu noktada önem kazanmaktadır. Bu çalışmadadoktorun kararına destek olabilmesi için 252 bireyden alınan ses verileri ile PH’ın teşhis edilebilmesiamaçlanmıştır. Verilerden daha iyi sonuç alabilmek için bazı ön işlemler uygulanmıştır. Verilerde dengelemeişlemi yapılmış ve sistematik örnekleme metodu ile işleme alınacak veriler belirlenmiştir. Öznitelik seçmealgoritması ile özniteliklerin etiket üzerindeki etki gücü hesaplanıp bazı veri grupları oluşturulmuştur.Sınıflandırma algoritmalarından Karar ağacı, Destek Vektör Makineleri ve K En Yakın Komşu Algoritmasıkullanılıp, performans değerlendirme kriterleri - bunlar; Doğruluk Oranı, Duyarlılık, Özgünlük, F-Ölçümü,Kappa, Auc - değerlendirilmiştir. En yüksek performans değerine sahip veri grubu ve kullanılan sınıflandırmaalgoritması belirlenip model oluşturulmuştur. Model en ilgiliden en ilgisize doğru sıralanmış veri setinin%45’inden ve Destek vektör makineleri algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Performans kriterlerinde %85doğruluk oranı ve diğer kriterlerde de olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Böylece PH olma ihtimali olan bireyin seskayıtlarından oluşturulan veri seti ve uygulanan model yardımı ile doktora tıbbi karar destek sağlanacağıanlaşılmıştır.en_US
dc.identifier.doi10.29130/dubited.688223
dc.identifier.endpage1893en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage1877en_US
dc.identifier.trdizinid390629en_US
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.29130/dubited.688223
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/390629
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/11651
dc.identifier.volume8en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleParkinson Hastalığı Teşhisi İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Yeni Bir Yöntemen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
11651.pdf
Boyut:
1.23 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Koleksiyonu