Nörodejeneratif hastalıkların entropi tabanlı öznitelikler kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of neurodegenerative diseases by machine learning methods using entropy based features
- Tez No: 791671
- Danışmanlar: PROF. DR. ERSOY ÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Nörodejeneratif hastalıklar, entropi, yürüyüş kuvveti, sınıflandırma, Neurodegenerative diseases, entropy, gait force, classification
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Nörodejeneratif hastalıklar son dönemde giderek yaygınlaşmaktadır ve tespit edilmeleri önem taşımaktadır. Yürüyüş anormallikleri, nörodejeneratif hastalıklarda görülen bir belirtidir. Parkinson, Amyotrofik lateral skleroz (ALS) ve Huntington gibi hastalıklar, nörodejeneratif hastalıklar olarak adlandırılır. Parkinson hastalığı, sinir sistemini ve vücudun sinirler tarafından kontrol edilen kısmını etkileyen, yaygın olarak titreme semptomu görülen bir hastalıktır. ALS hastalığı, beyin ve omurilikteki sinir hücrelerini etkileyerek kas kontrolünün kaybına neden olan ve ilerleyebilen bir sinir sistemi hastalığıdır. Huntington hastalığı, beynin bazı bölümlerinin zamanla düzgün çalışmasını engelleyen, kişinin fonksiyonel yetenekleri üzerinde geniş bir etkiye sahip olan ve genellikle hareket, düşünme gibi eylemlerde bozukluğa yol açan bir hastalıktır. Bu tezin amacı, makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak yürüyüş kuvveti yoluyla bir nörodejeneratif hastalık için sınıflandırma yapmaktır. Makine öğrenmesi yöntemlerinde öznitelik olarak tanımlayıcı istatistikler ve entropi tabanlı öznitelikler kullanılmıştır. Sınıflandırmada kullanılacak algoritmalar; K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon, Saf Bayes, Rastgele Orman, XGBoost, LightGBM'dir. Sınıflandırma algoritmaları için Physionet üzerindeki Neurodegenerative Disease Database yürüyüş veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinde her denekten 5 dakika boyunca herhangi bir tekerlekli sandalye ya da yardımcı cihaz bulunmadan, ayak bileklerine kayıt cihazı takılarak normal hızlarında yürümeleri istenmiştir. ALS deneği olan 11, Huntington deneği 20, Parkinson deneği 15, kontrol grubu olan sağlıklı deneklerde 16 örnek bulunmaktadır. Bu veri setinden entropi tabanlı öznitelikler yaratılacak olup, bu öznitelikler istatistiksel tabanlı öznitelikler ile sınıflandırma amacıyla kullanılacaktır. Tezin sonucunda ise makine öğrenmesi algoritmaları ile 4 grubun entropi tabanlı öznitelik çıkarımları ve istatistiki öznitelikler ile başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Neurodegenerative diseases have become increasingly common in recent years and their detection is important. Gait abnormalities are a symptom of neurodegenerative diseases. Diseases such as Parkinson's, Amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and Huntington's are called neurodegenerative diseases. Parkinson's disease is a common symptom of tremors that affects the nervous system and the part of the body controlled by the nerves. ALS is a nervous system disease that can progress and cause loss of muscle control by affecting nerve cells in the brain and spinal cord. Huntington's disease is a disease that prevents some parts of the brain from working properly over time, has a wide effect on the functional abilities of the person, and often causes impairment in actions such as movement and thinking. The aim of this thesis is to classify a neurodegenerative disease through gait force using machine learning methods. Descriptive statistics and entropy based features are used as features in machine learning methods. Algorithms to be used in classification; K-Nearest Neighbor, Support Vector Machines, Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, XGBoost, LightGBM. The gait dataset of Neurodegenerative Disease Database on Physionet was used for classification algorithms. In this data set, each subject was asked to walk at their normal speed for 5 minutes without any wheelchair or assistive device, with a recording device attached to their ankles. There are 11 samples in the ALS subject, 20 in the Huntington subject, 15 in the Parkinson's subject, and 16 in the healthy subjects as the control group. Entropy based features will be created from this data set and these features will be used for classification with statistical based features. As a result of the thesis, it was seen that 4 groups were successfully classified with entropy-based feature extraction and statistical features with machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Nörodejeneratif hastalıkların patogenezinde yer tutan tau proteinlerinin biyoinformatik açıdan incelenmesi
Bioinformatics investigation of tau proteins involved in the pathogenesis of neurodegenerative diseases
HÜDANUR DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyomühendislikSelçuk ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESMA ERYILMAZ DOĞAN
- Nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde önemli rol oynayan monoamin oksidaz enzim (mao) inhibitörlerin bilgisayar destekli yöntemler kullanılarak tasarlanması
Design of monoamine oxidase enzyme (mao) inhibitors play important role in the treatment of neurodegenerative diseases using computer aided methods
YUSUF SERHAT İŞ
Doktora
Türkçe
2019
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE YURTSEVER
PROF. DR. SERDAR DURDAĞI
- Nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde kullanılmak üzere biyomalzeme temelli kontrollü salım sistemlerinin geliştirilmesi
Development of biomaterials based controlled release systems for use in the treatment of neurodegenerative diseases
DAMLA ORHAN
- Nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde fitoterapinin yeri
The role of phytoteraphy in the treatment of neurodegenerative diseases
ELİF SÜMEYYE PAMAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eczacılık ve FarmakolojiEge ÜniversitesiFarmakognozi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEHİR SOMER
- Likenlerden izole edilen bazı sekonder metabolitlerin lipopolisakkarit ile indüklenmiş BV2 mikroglia hücreleri üzerindeki antienflamatuvar etkinliklerinin araştırılması
Investigation of the anti-inflammatory activities of some secondary metabolites isolated from lichens on lipopolysaccharide-induced BV2 microglia cells
ZEYNEP DİNLER TARTIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyokimyaVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiTemel Eczacılık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BERKÖZ