Parkinson hastalığında ses verileri ile yapılan tanıların başarı oranının incelenmesi
Research of the success rate of diagnosis made by voice data in Parkinson's disease
- Tez No: 641455
- Danışmanlar: PROF. DR. FIRAT KAÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nöroloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Tarih boyunca pek çok insanı etkilemiş olan nörolojik rahatsızlıklardan kaynaklanan şikayetler günümüzde artarak devam etmektedir. Aynı zamanda geçmişten günümüze baktığımızda tıpta tanı ve tedavi yöntemleri üzerine yapılan çalışmaların teknoloji ilerledikçe arttığı görülmektedir. Bu alanlara olan ilginin artmasıyla beraber nörodejeneratif rahatsızlık olan Parkinson hastalığı üzerine de çeşitli tanı ve takip sistemleri üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu amaçla, bu tezde parkinson hastalığının daha objektif tanısına yardımcı olabilmek amacıyla her hasta için çeşitli ses kayıtlarından oluşan bir veri kümesinin, tasarlanan derin öğrenme mimarisi ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Veri kümesinde her deneğin farklı ses örneklerinin bulunması çalışmanın kestirimi açısından önemli olmakla birlikte bu kayıtların, kişinin tüm ses kayıtlarını ne kadar temsil ettiği bilinmemektedir. Derin öğrenme mimarisi olan tekrarlayan sinir ağları ses verilerinde yüksek başarılar elde edebilecek tasarımda olmasına ve parkinson hastalığının tanı ve takibinde tercih edilebilecek verimli bir sistem olmasına rağmen bu çalışma gösterdi ki böyle bir ağ tasarımında sınıflandırma oranını arttırmak, tıp alanında daha keskin tahminler yapabilmek, uzaktan tanı koyabilmek adına çok daha büyük ve çeşitli verilere ihtiyaç duyulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Complaints that arise from neurological disorders which have affected many people throughout the history keep up increasingly in this day and age. Concurrently, when we look from past to present, it is seen that studies on diagnosis and treatment methods in medicine increase as technology has been advanced. On top of increasing the interest in these areas, studies on various diagnosis and follow-up systems have been performed as well on Parkinson's disease which is a neurodegenerative disorder. For this purpose, in this thesis, we studied the classification of a data set consisting of various voice recordings for each patient with the designed deep learning architecture in order to assist in the more objective diagnosis of Parkinson's disease. Although it is important for the estimation of the study to find different sound samples of each subject in the data set, it is not known how much these recordings represent all the sound recordings of the person. Despite the fact that recurrent neural networks with deep learning architecture are designed to achieve high successes in voice data and are an efficient system that can be preferred in the diagnosis and follow-up of Parkinson's disease, this study showed that much larger and various data are highly needed to increase the rate of classification in such a network design, make sharper and more accurate predictions in medicine,and to be able to make a remote diagnosis.
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
- 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
- Parkinson hastalığında sesleme bozukluklarının akustik çözümlemesi ve yeni bir dilbilimsel biyobelirteç önerisi
Acoustic analysis of phonation disorders in Parkinson's disease and proposal for a new linguistic biomarker
GAYE DELGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
DilbilimDokuz Eylül ÜniversitesiGenel Dilbilim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜN KOŞANER
- Subtalamik nükleus -derin beyin stimülasyonu uygulanan Parkinson hastalarında unilateral uyarımın ipsilateral bulgular ve aksiyalsemptomlar üzerine etkilerinin incelenmesi
Subthalamic nucleus - deep brain stimulation applied to unilateral in Parkinson's patients ipsillateral findings and axial results of stimulation examining the effects on symptoms
BERİA NUR ERTUĞRUL
- Parkinson hastalarının prozodi, solunum, fonasyon ve akıcılık özelliklerinin algısal, akustik ve aerodinamik değerlendirmesi
Evaluation of prosody, respiration, phonation and fluency characteristics of parkinson's patients using perceptual, acoustic and aerodynamics measures
EBRU YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kulak Burun ve Boğazİstanbul Medipol ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT BULUT