Makine öğrenmesi yöntemleri ile Parkinson hastalığının teşhis edilmesi
Diagnosis of Parkinson's disease with machine learning methods
- Tez No: 599902
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR DÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Parkinson Hastalığı beyinde dopamin üreten hücrelerin kaybından kaynaklanan yavaş ilerleyen nörolojik bir hastalıktır. İlk kez 1817 yılında James Parkinson isimli bir İngiliz doktor tarafından tanımlanmıştır. Sinir hücre kaybı sonucu gelişen hastalıklar arasında Alzheimer'dan sonra en sık görülen hastalık Parkinson'dur ve bu hastalık ortalama 60 yaşlarında ortaya çıkmaktadır. Dünyada ortalama 5 milyon, Türkiye'de ise 150 bin Parkinson Hastası olduğu tahmin edilmektedir. Parkinson Hastalığı Titreme, hareketlerde yavaşlama, denge bozuklukları, konuşma, yazma ve yürüme bozuklukları gibi hayat kalitesini önemli ölçüde olumsuz etkileyen bir hastalıktır. Hastalığın erken evrelerinde teşhis edilebilmesi bu semptomların kontrol altına alınabilmesi için çok önemlidir. Bu çalışmada 23'ü Parkinson hastası olan 31 denekten alınan biyomedikal ses ölçümlerinden oluşan bir veri seti üzerinde çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Buna bağlı sonuçlar ortaya koyulmuş ve tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Parkinson's disease is a slowly progressive neurological disorder that is associated with the loss of dopamine-producing cells in the brain. It was first described in 1817 by a British doctor named James Parkinson. Among the diseases that develop as a result of nerve cell loss, the most common disease after Alzheimer's disease is Parkinson's, and this disease occurs at an average age of 60 years. Approximately 5 million in the world, in Turkey is estimated to be 150 thousand Parkinson's disease. Parkinson is a disease that significantly affects quality of life such as tremors, deceleration in movements, balance disorders, speech, writing and gait disturbances. Diagnosis at the early stages of the disease is very important to control these symptoms. In this study, various machine learning methods were applied on a set of biomedical sound measurements taken from 31 subjects ,23 with Parkinson's disease. The related results were presented and discussed.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile ses sinyallerinden parkinson hastalığının tespit edilmesi
Detecting parkinson's disease from audio signals with machine learning algorithms master's thesis
YUSUF KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Derin öğrenme ile Parkinson hastalığının sınıflandırılması
Classification of Parkinson's disease with deep learning
PEDRAM KHATAMINO
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ
- Kognitif bozukluğu olmayan parkinson hastalarında erken tanı amaçlı klinik karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a clinical decision support system for early diagnosis in Parkinson's patients without cognitive impairment
NESLİHAN BAKİ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURHAN GÜRSEL ÖZMEN
- Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak spiral test ile parkinson hastalığının tanı tahmini
Diagnosis of parkinson disease with spiral test using machine learning methods
MUSTAFA GERGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDÜLKADİR GÜMÜŞÇÜ
- Multiclass classification of hepatic anomalies based on in vivo microwave dielectric properties
Hepatik anomalilerin in vivo mikrodalga dielektrik özelliklerine dayalı çok sınıflı sınıflandırılması
ZEYNEP GÜLSÜM BİLGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB