Eeg sinyalleri işlenerek multipl skleroz hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SONER KOTAN
Danışman: FIRAT KAÇAR, Aydın AKAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Multipl skleroz (MS), merkezi sinir sistemini etkileyen kronik bir bağışıklık sistemi hastalığıdır. Hastalık, sinir hücrelerinde hasar meydana gelmesine neden olarak kişide çeşitli bilişsel ve fonksiyonel engelliliklerin oluşmasına neden olur. Merkezi sinir sisteminden onarılamaz hasarlara neden olabilen ve hızı değişmekle birlikte sürekli olarak ilerleme eğiliminde olan bu hastalık için erken tedavi büyük önem taşır. MS belirtileri gösteren bir hastaya kesin MS teşhisi konulabilmesi için, hastanın uzun zaman alan, zahmetli ve ekonomik maliyeti yüksek bazı testlerden geçmesi gerekmektedir. Bu durum, bir yandan teşhis için zaman kaybına, diğer yandan ise yüksek maliyetlere neden olmaktadır. Bu tezde MS hastalığının daha hızlı, daha kolay ve daha az maliyetli bir şekilde teşhisi için, hastalara ait elektroansefalografi (EEG) sinyallerinin işlenmesine dayanan bir yöntem önerilmektedir. Bu amaçla MS hastaları ve sağlıklı bireylerden dinlenme durumunda kaydedilen EEG sinyallerinden çeşitli sinyal parametreleri elde edilerek sınıflandırma için kullanılmışlardır. Bununla birlikte, EEG sinyallerinden hesaplanan öznitelikler kullanılarak MS hastalarının kendi içerisinde bilişsel engelli/bilişsel korunmuş sınıflandırması da yapılmıştır. Yapılan analizlerde orijinal EEG sinyallerinin yanı sıra, bu sinyallere uygulanan çok değişkenli görgül kip ayrıştırma işlemi sonucu elde edilen alt bileşenleri de kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, elektroansefalografi sinyalleri kullanılarak MS hastalığının teşhisinde yüksek doğruluk oranlarına ulaşılabildiği görülmüştür. Nispeten daha düşük doğruluk oranlarına sahip olmakla birlikte, MS hastalarının bilişsel engellilik bakımından sınıflandırılmasının da EEG sinyalleri kullanılarak gerçekleştirilebileceği sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmada sınıflandırma işlemleri haricinde, gelecekte yapılacak benzer çalışmalarda yol gösterici olması açısından yararlı olacağı düşünülen farklı analizler de yapılmıştır. Bu amaçla; EEG sinyalleri ile yapılan sınıflandırmalarda kullanılan kanalların, özniteliklerin, öz kip fonksiyonlarının ve bu fonksiyonları seçme yöntemlerinin sınıflandırma doğruluğuna etkileri karşılaştırılmıştır.