Geri Dön

SEEG verilerinden yüksek dereceli istatistikler ve izgeler kullanarak epileptik atak tespiti

Epileptic seizure detection from SEEG data by using higher order statistics and spectra

  1. Tez No: 222315
  2. Yazar: RAZİYE BAŞAR ARTAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Biotechnology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Evrimsel izge, İkiz-izge, İkiz-tutarlılık, Lempel ve Ziv karmaşıklık ölçüsü, Subdural elektroensefalogram (SEEG), Yüksek dereceli istatistikler, Zaman-frekans dağılımı, Evolutionary spectrum, Bispectrum, Bicoherence, Lempel and Ziv complexity measure, Subdural electroencephalogram (SEEG), Higher order statistics, Time-frequency distribution
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 164

Özet

Bu tez çalışmasında yüksek dereceli istatistikler kullanan ikiz-izge ve ikiz-tutarlılık yöntemleri epileptik atak içeren subdural elektroensefalogram (SEEG) verilerine uygulanarak, atak zamanları tespit edilmiştir. 1. veri paketi için 0.0991 toplam hata oranında % 94.5 duyarlılık ve % 90.19 özgüllük elde edilmiştir. 2. veri paketi için 0.1853 toplam hata oranında % 53.49 duyarlılık ve % 90.25 özgüllük elde edilmiştir. Diğer bir doğrusal olmayan yöntem olan Lempel ve Ziv karmaşıklık ölçüsü, aynı işaretlere uygulanmıştır. İkiz-tutarlılık analizi sonuçları, Lempel ve Ziv karmaşıklık ölçüsü ve güç izge analizi sonuçları ile epileptik atak tespit etmedeki performansları açısından karşılaştırılmıştır. İkiz-tutarlılık matrislerinden elde edilen değişkenler, Lempel ve Ziv karmaşıklık ölçüsü analizi ve güç izge analizlerinden elde edilen değişkenlerin kullanıldığı duruma göre daha yüksek duyarlılık ve özgüllükle ile SEEG işaretlerinden epileptik atakları tespit etmiştir.İkinci adımda ise atağın tespit edildiği zaman adımlarında daha detaylı analiz yapılabilmesi için bir zaman-frekans dağılımı olan Evrimsel izge ve yüksek dereceli istatistikler birleştirilerek, zamanla değişen bir yüksek dereceli izge gösterimi tanımlanmıştır. Evrimsel ikiz izge adı verilen bu gösterimin kestirim yöntemi sunulmuştur. Sunulan bu yöntem ile epilepsi hastalarına ait veriler analiz edilmiştir. Evrimsel ikiz-izge kullanılması durumunda Evrimsel İzge ile elde edilen duyarlılık değerlerinde %6 iyileşme tespit edilmiştir. Evrimsel ikiz-izgenin duyarlılık değerleri diğer bir doğrusal olmayan ve durağan olmayan yöntem olan 3. derece Wigner Dağılımı ile karşılaştırılmıştır. Bu durumda Evrimsel İkiz-izge epileptik atak tespit etmede %2 daha iyi duyarlılık göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this work, epileptic seizure times are detected by applying the bispectrum and bicoherence methods which are using higher order statistics. For the first data package sensitivity of %94.5 and specificity of %90.19 is achieved at the total error rate of 0.0991. For the second data package, the sensitivity of %53.49 and specificity of %90.25 is achieved at the total error rate of 0.1853. Another nonlinear method, Lempel and Ziv complexity measure is applied to the same data packages. Bicoherence analyses results, Lempel and Ziv complexity measure, and power spectrum analyses results are compared for their epileptic seizure detection performances. The parameters calculated from bicoherence matrix detected the epileptic seizures from the SEEG signals with higher sensitivity and selectivity than the parameters calculated from Lempel and Ziv complexity measure and power spectrum analyses. At the second step of the algorithm, Evolutionary spectrum that is a time-frequency method and higher order statistics are combined to define a time varying higher order spectrum representation for detailed analyses of time steps of detected epileptic seizures. The estimation method of this representation that is called Evolutionary bispectrum is proposed. Data of epileptic patients is analyzed by using that proposed method. With this presented method the epileptic patients? data are analyzed. It is found that the sensitivity calculated from Evolutionary spectrum is improved by %6 when evolutionary bispectrum method is used. The sensitivity calculated by evolutionary bispectrum is also compared with third order Wigner distribution which is another nonlinear and nonstationary method. In this case the sensitivity calculated from evolutionary bispectrum is found to be %2 better.

Benzer Tezler

  1. Gri madde heterotopilerinde anatomik lokalizasyon, klinik, elektrofizyolojik bulgular ile interiktal FDG PET/MR bulgularının incelenmesi

    Analysis of anatomical localization, clinical, electrophysiological findings and interictal FDG pet/MRI findings in gray matter heterotopias

    CEREN ALİŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEHER NAZ YENİ

  2. Adölesan idiopatik skolyozda gözetimli schroth egzersiz ve ev programlarının gövde simetrisi, deformite algısı ve yaşam kalitesi üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması

    Comparison of the effects of supervised schroth exercise and home programs on trunk symmetry, perception of deformity and quality of life in adolescent idiopathic scoliosis

    KADRİYE TOMBAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ YÜKSEL

  3. Deep learning methods for classification Alzheimer's disease

    Alzheimer hastalığının sınıflandırılmasına yönelik derin öğrenme yöntemleri

    HUSAM MOHAMMED ABDULFATTAH SAIF AL-HAMMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBUBEKİR KOÇ

  4. Alzheimer ve vasküler demans hastalarının EEG kayıtlarının senkronizasyon analiziyle incelenmesi

    Investigation of alzheimer and vascular dementia patient's EEG records using by synchronization analysis

    HAKAN BARIŞ YALÇINÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN DEĞİRMENCİ

  5. Design of an ECG gated data collection system for electrical impedance tomography

    Başlık çevirisi yok

    DARON ERMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEKTA ÜLGEN