Psikiyatrik hastalıkların makine öğrenmesi yöntemleri ile ayrıştırılması
Discrimination of psychiatric disorders by machine learning methods
- Tez No: 684475
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- 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
- 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
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıOndokuz Mayıs ÜniversitesiKlinik Sinir Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AYYILDIZ
- 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
2019
PsikiyatriBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZDEN ARISOY
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Geçmişten günümüzde epilepsi (sar'a)
Today and in the past of epilepsy
ÖMÜR ŞAYLIGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Deontoloji ve Tıp TarihiUludağ ÜniversitesiDeontoloji ve Tıp Tarihi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL DEMİRHAN ERDEMİR
- Peptik ülserli hastaların MMMPI profil özellikleri
Başlık çevirisi yok
YALÇIN KİREÇÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
GastroenterolojiUludağ ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUNA TANELİ