Helping to detect clinical conditions through language
Dil aracılığıyla klinik durumların tespitine yardımcı olma
- Tez No: 868446
- Danışmanlar: DR. ALINE VILLAVICENCIO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer hastalığı, Doğal dil işleme, Makine öğrenmesi, Sözel akıcılık, Alzheimer disease, Natural language processing, Machine learning, Verbal fluency
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Essex
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer Hastalığı (AH), yaşlı insanlarda görülen demans türlerinden biridir. Hastalığın ilerlemesi ve hastanın yaşam kalitesinin artırılması için erken müdahale çok değerlidir. Ancak normal yaşlanma ile hasta arasındaki farkı ayırmak zordur. AH hastalığının konuşma yeteneği üzerinde önemli bir etkisi vardır ve araştırmalar semantik sözel akıcılık testi (SAT) ile toplanan veriler üzerinde önemli sonuçlar elde etmiştir. Bu çalışmada, Hayvan adlandırma sözel akıcılık verileri Troyer Taksonomisi, Wordnet ve Word2vec modellerini araştırmak için kullanılmıştır. Bu üç yöntem kullanılarak kümeleme ve geçiş türevleri özellikler oluşturmak için elde edilmiştir. Oluşturulan semantik ve leksikal özelliklerle Destek Vektör Makinesi (Support vector Machine), Rastgele Orman (Random Forest) ve Naive Bayes sınıflandırıcıları eğitilir ve hastalarla sağlıklı bireyleri ayırt etmek için kullanılır. Sonuçlar genel olarak anlamlı bulunmuştur. Hayvan adlandırma sözel akıcılık testi sonuçları, bu üç yöntemle AH hastaları için değerli bir tanı aracıdır.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's Disease (AD) is one of the dementia types seen with elderly people. Early intervention is very valuable for the progress of the disease and for making the patient's life better. However, it is difficult to distinguish between normal aging and the patient. AD disease has a significant influence on speech ability and the investigations have had important results on the collected data with the semantic verbal fluency test (SVF). In this study, Animal naming verbal fluency data is used to investigate Troyer Taxonomy, Wordnet and Word2vec models. Using these three methods cluster and switch derivations are obtained for creating features. Support vector Machine, Random Forest and Naive Bayes classifiers are trained with created semantic and lexical features to distinguish patients and healthy individuals. The results were generally found to be meaningful. Animal naming verbal fluency test results are valuable diagnostic tool for AD patients with these three methods.
Benzer Tezler
- Helping to detect clinical conditions through language
Dil aracılığıyla klinik durumların tespitine yardımcı olma
RABİA YAŞA KOŞTAŞ
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- A Suggested strategy for introducing and developing reading skills with specific reference to the E.L.T. program at qoer
Başlık çevirisi yok
İSKENDER SARİGÖZ
- Çok parçalı sistemlerin analizine bir örnek: azdırma malafa sisteminin deformasyon analizi
An Example to the analysis of multi-part systems: defermation analysis of an arbor mechanism in a hobbing machine
ERKAN GÜRSEL
- Etil metakrilat'ın polimerizasyon kinetiği
Polymerization kinetics of ethyl methacrylate
H. HUCESTE ÇATALGİL
