Spontane konuşmadan Alzheimer hastalığı tespiti ve veri seti oluşturma
Detecting Alzheimer's disease from spontaneous speech and generating a data set
- Tez No: 883931
- Danışmanlar: PROF. DR. BANU DİRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu çalışma, Alzheimer hastalığının tanısı ve evrelerinin tahminlenmesi için özgün bir yaklaşım sunmakta ve gelecek çalışmalara temel olması amaçlanmaktadır. Ana odak, Alzheimer hastalığı tanısı ve evre tahmini için Türkçe veri seti oluşturmak için Alzheimer hastalarının spontane konuşmalarından faydalanılmıştır. Bu veri seti, hastalığın tanı ve evrelerinde kritik öneme sahip olan hastanın dil ve konuşma bozukluklarının analiz edilmesi için kullanılmıştır. Çalışma, klinik test sonuçları veya görüntüleme verileri yerine, doğrudan hastanın konuşma verilerine dayanmaktadır. Alzheimer hastalığıyla ilgili dil özelliklerinin makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak nasıl tespit edilebileceğini inceleyen bu çalışma, her iki yöntemin sonuçlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Yapılan çalışmanın sonuçlarına göre en yüksek makine öğrenme modeli başarısı Rastgele Orman ve DVM ile %67, en yüksek derin öğrenme modeli başarısı BERTurk ile de %83 elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, Alzheimer hastalığının erken tanısında ve evrelerinin belirlenmesinde bu yöntemlerin potansiyel etkinliğini göstermektedir. Ayrıca, bu çalışmanın Türkçe konuşma verileri üzerinden Alzheimer hastalığının incelenmesi için değerli bir kaynak oluşturarak, dil tabanlı tanı yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The paper presents a novel approach for the diagnosis and stage prediction of Alzheimer's disease and is intended to serve as a basis for future studies. The main focus is on creating a Turkish dataset for Alzheimer's disease diagnosis and stage prediction. Spontaneous speech of Alzheimer's patients is used to create this dataset. This dataset was used to analyze the patient's speech and language disorders, which are critical in the diagnosis and stages of the disease. The study is based directly on the patient's speech data, rather than clinical test results or imaging data. This study examines how language features related to Alzheimer's disease can be detected using machine learning and deep learning techniques and comparatively evaluates the results of both methods. According to the results of the study, the highest machine learning model success was 67% with Random Forest and SVM, and the highest deep learning model success was 83% with BERTurk. The findings show the potential effectiveness of these methods in the early diagnosis and detection of Alzheimer's disease stages. Furthermore, this study is expected to contribute to the development of language-based diagnostic methods by providing a valuable resource for the study of Alzheimer's disease on Turkish speech data.
Benzer Tezler
- Lewy cisimcikli ve alzheimer demanslı Türk hastaların dilsel özelliklerinin karşılaştırılması
Comparing linguistic features of Turkish patients with lewy body and alzheimer dementia
ANI BARIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
DilbilimDokuz Eylül ÜniversitesiGenel Dilbilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLMİRA SADİYEVA KURUOĞLU
- Kekeleyen ve kekelemeyen yetişkin erkeklerin empati ve gözlerden zihin okuma becerisinin karşılaştırılması
A comparison of stuttering and non-stuttering adult males' empathy and the ability to read minds through eyes
ŞEVVAL FİDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Dilbilimİstanbul Medipol ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN SERTAN ÖZDEMİR
- Genç yaşlılık ve orta yaşlılık dönemindeki bireylerin konuşmada ve okumada artikülasyon ve konuşma hızlarının incelenmesi
Articulation and speech rates in speaking and reading of youngest-old and middle-old adults
İLAYDA GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kulak Burun ve BoğazÜsküdar ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMRAH CANGİ
- Understanding gesture-speech interaction through the lens of gestures' self-oriented functions: Gesture production and speech disfluency
Jest-konuşma etkileşimine jestlerin kişiye dönük fonksiyonları üzerinden bakış: Jest üretimi ve konuşma akışındaki bozulmalar
BURCU ARSLAN
- Kekemeliği olan bireylerde tDAS ve konuşma müdahalelerinin birlikte kullanımının spontane akıcılığa olan etkisi
The combined effects of tDCS and fluency interventions on sponteneous fluency in people WHO stutter
ÇAĞDAŞ KARSAN
Doktora
Türkçe
2022
Dilbilimİstanbul Medipol ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN SERTAN ÖZDEMİR
