Geri Dön

Psikiyatrik hastalıkların makine öğrenmesi yöntemleri ile ayrıştırılması

Discrimination of psychiatric disorders by machine learning methods

  1. Tez No: 684475
  2. Yazar: İLKİM ECEM EMRE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Psikiyatrik hastalıkların teşhisinde hekimler belirti tabanlı bir yaklaşım izlemektedir. Bu yaklaşıma göre DSM veya ICD gibi uluslararası geçerliliği olan teşhis araçlarını, hasta raporlarını ve hekimin gözlem ve tecrübesine dayanan bir süreç takip edilmektedir. Tıbbın diğer alanlarında olduğu gibi psikiyatride de hastalıklarla ilgili süreçlerde kullanılabilecek biyobelirteçlerin arayışı sürmekte ve bu alanda çeşitli araştırmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında farklı psikiyatrik hastalıklara sahip bireylerin elektroensefalogram (EEG) ölçümlerini içeren bir veri setinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesi ve elde edilen modeller ile hastalıkların ayrıştırılması/sınıflandırılması sağlanmıştır. Böylece EEG verisinin psikiyatrik hastalıklar için bir biyobelirteç olup olamayacağı araştırılmıştır. Elde edilen modeller; hasta ve sağlıklı gruplar arasında ayrım yapılabilmesini sağlarken birden fazla psikiyatrik hastalığın birbirinden ayrıştırılmasını da sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Physicians follow a symptom-based approach in the diagnosis of psychiatric diseases. According to this approach, a process based on internationally valid diagnostic tools such as DSM or ICD, patient reports and the observation and experience of the physician is followed. As in other fields of medicine, the search for biomarkers that can be used in processes related to diseases continues in psychiatry and various studies are conducted in this field. Within the scope of this thesis, a data set containing electroencephalogram (EEG) measurements of individuals with different psychiatric diseases was analyzed by machine learning methods and the diseases were discriminated/classified with the obtined models. The models obtained allowed to distinguish between patient and healthy groups, and also enabled the discrimination of more than one psychiatric disease from each other.

Benzer Tezler

  1. Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların yüz tanıma becerilerinin ölçülmesi ve yüz davranışlarının bilgisayarlı analizi

    Assessment of face recognition abilities and digital analysis of facial movements of the children with attention deficit hyperactivity disorder

    KORAY MEHMET ZEYNEL KARABEKİROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Klinik Sinir Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA AYYILDIZ

  2. Demans hastaları, hafif kognitif bozukluk vakaları ve sağlıklı yaşlılarda uyumsuzluk negativitesi ile ilişkili nöropsikolojik faktörler

    Noropsychological factors associated with mismatch negativity in dementia patients, mild cognitive impairment patients and in healthy elderly

    DUYGU ÖZBAYRAK KARAPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    PsikiyatriBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZDEN ARISOY

  3. Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma

    Başlık çevirisi yok

    NAZMİYE YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Aile Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ

  4. Geçmişten günümüzde epilepsi (sar'a)

    Today and in the past of epilepsy

    ÖMÜR ŞAYLIGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Deontoloji ve Tıp TarihiUludağ Üniversitesi

    Deontoloji ve Tıp Tarihi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL DEMİRHAN ERDEMİR

  5. Peptik ülserli hastaların MMMPI profil özellikleri

    Başlık çevirisi yok

    YALÇIN KİREÇÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    GastroenterolojiUludağ Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUNA TANELİ