Parkinson hastalığının tuş vuruş datası kullanılarak tespiti
Detection of Parkinson disease by using keystroke data
- Tez No: 538210
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parkinson hastalığı, tuş vuruş dinamikleri, insan-bilgisayar etkileşimi, özellik çıkarma, sınıflama, Parkinson's disease, keystroke dynamics, feature selection, human – computer interraction, classification
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Parkinson; genellikle ellerde ve ayaklarda titreme, kaslarda sertlik, hareketlerde zorluk ve duruş bozukluğu belirtileriyle ortaya çıkan ve kademeli olarak ilerleyen bir sinir sistemi hastalığıdır. Parkinsonun teşhisi için yapılan çalışmalarda kuvvet ve ivme sensörleri, salınım fazları ve eylemsizlik ölçümleri kullanılarak; yürüme, duruş ve hareket bozukluğu karakteristikleri incelenmiştir. Son yıllarda mevcut teşhis yöntemlerine göre üstün yönleri nedeniyle bu hastalığın tespitinde, insan-bilgisayar etkileşiminden hareketle; Parkinson hastalarının klavye kullanımlarına ilişkin tuş vuruş dinamiklerinden elde edilen verilerin değerlendirilmesi önem kazanmıştır. Bu çalışmada, sağlıklı ve Parkinson hastası bireylerden günlük bilgisayar kullanımı sırasında kaydedilen tuş vuruş verileri analiz edilerek, Parkinson hastalığının tespiti üzerinde çalışılmıştır. Verilerden; yüksek dereceli momentler, entropiler, simetri bozukluğu ve istatistiksel nicelikler başta olmak üzere toplam 14 özellik hesaplanmıştır. Ayırt edici özellikler, istatistiksel testler ve Rastgele Orman (RO) algoritması kullanılarak, Destek Vektör Makinesi (DVM) ve k En Yakın Komşu (kEYK) sınıflayıcılarına uygulanmıştır. Sınıflayıcılar; eğitim ve test oranlarının 50-50 ve 30-70 olduğu iki farklı durumda, 646 ve 515 veri içeren iki veri kümesi için çalıştırılmıştır. En yüksek doğruluk oranları kEYK sınıflayıcısıyla; 646 veri için 83,78% eğitim ve 80,15% test; 515 veri için de 86,64% eğitim ve 82,4% test olarak elde edilmiştir. Çalışmanın sonuçları, tuş vuruş dinamiklerinin Parkinson hastalığının tespitinde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Parkinson's Disease (PD) is a neurological movement disorder that occurs in the hands and feet with tremor, rigidity, slowing of movements and difficulty walking and postural instability. Generally; the measures from force sensors, accelerometers and inertia measurement units used to gain informations about gait, posture and disorderly movements have been studied for analyzing the PD's characteristics. In the last few years, due to the superior aspects of the current diagnostic methods, based on human-computer interaction; evaluation of data obtained from keystroke dynamics of keyboard use of Parkinson's patients has gained importance. In this study total 14 features, including asymmetry, entropies, high degree momentums and statistical quantities were calculated from datas and have been studied to determine the PD. All these significant features, statistical tests and Random Forest algorithms were used and applied to the inputs of two-class Support Vector Machines (SVM) and k Nearest Neighbor (kNN). The classifier accuracies were both found for training and testing in terms of 50-50 & 30-70 respectively. These results are listed for both 646 and 515 records. The obtained features were evaluated in four different cases. In all cases, the highest test accuracy is 80,15% (training: 83,78%) for 646 records and 82,4% (training: 86,64%) for 515 records, found by kNN classifier. These results shown that keystroke datas are able to used for PD diagnosing instead of other sensor measures.
Benzer Tezler
- Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak parmak vuruş hareketi verileri ile parkinson hastalığı tespiti
Detection of parkinson's disease with finger tapping data using machine learning techniques
BAHAR DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZHAN ERDEM
DR. ÖĞR. ÜYESİ Sezer ULUKAYA
- MPTP uygulanan farelerde yağ asidi amid hidrolaz enzim (FAAH) inhibitörü URB597'nin oksidatif stres ve davranış üzerine etkisi
The effects of fatty acıd amıde hydrolase enzıme (faah) ınhıbıtor URB597 on oxıdatıve stress and behavıor ın MPTP applıed mouse
MELTEM TANBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eczacılık ve FarmakolojiErciyes ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZAFER SEZER
- Wolff Parkinson White sendromunda aksesuar yolun EKG ile lokalizasyonunu sağlayan yeni bir akım şemasının radyofrekans kateter ablasyonu kılavuzluğunda oluşturulması
The Formation of a new ECG algorithm under the guidance of radiofrequency catheter ablation to localize the accessory pathway in the Wolff Parkinson White syndrome
ALPAY SEZER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1997
Kardiyolojiİstanbul ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ADALET
- Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi
The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage
BEŞİR ANDAÇ AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN
- Parkinson hastalığında günlük yaşam aktiviteleri üzerine fizyoterapi ve rehabilitasyonun etkileri
Effects of physical therapy and rehabilitation on activities of daily living in Parkinson's disease
ANIL TEKEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Kardiyolojiİstanbul ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN GÜRSES