Beningn rolandık epilepsi işaretlerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of benign rolandic epilepsy markers
- Tez No: 937010
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, SeLECTS (Self-Limited Epilepsy with Centrotemporal Spikes) hastalarından elde edilen EEG verilerinde görülen Spike ve Ripple aktivitelerinin otomatik tespitleri için özgün yöntemleri içeren bir yazılım gerçekleştirilmiştir. Spike tespiti için, SeLECTS hastalarındaki spike'ların karakteristik morfolojik özelliklerinden yola çıkarak özellikler belirlenmiş ve bu özellikler üzerinden sınıflandırma yapan SVM (Destek Vektör Makineleri) tabanlı bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen model eğitim setinde %95.0 doğruluk, %95.76 duyarlılık ve %94.26 özgüllük, test setinde %94.2 doğruluk, %98.18 duyarlılık ve %90.77 özgüllük oranlarıyla yüksek bir performans göstermiştir. Ripple tespiti için ise, EEG sinyallerindeki dalgalanmaların dinamik yapısını göz önünde bulunduran, K-means algoritmasına dayalı bir dinamik eşik belirleme yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem, Ripple tespiti için %93.54 doğruluk elde etmiştir. Her iki yöntemin de sonuçları, klinik değerlendirme süreçleriyle de karşılaştırılmış ve yüksek bir uyumluluk göstermiştir. Her iki yöntem de literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Yazılım klinik bir uygulamada kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a software involving original methods for the automatic detection of Spike and Ripple activities observed in EEG data obtained from patients with SeLECTS (Self-Limited Epilepsy with Centrotemporal Spikes) has been developed. For spike detection, features were identified based on the characteristic morphological properties of spikes in SeLECTS patients, and an SVM-based classification model was developed using these features. The developed model demonstrated high performance with an accuracy of 95.0%, sensitivity of 95.76%, and specificity of 94.26% on the training set, and an accuracy of 94.2%, sensitivity of 98.18%, and specificity of 90.77% on the test set. For ripple detection, a dynamic thresholding method based on the K-means algorithm was developed, considering the dynamic structure of oscillations in EEG signals. This method achieved an accuracy of 93.54% for ripple detection. The results of both methods were compared with clinical evaluation processes and showed high compatibility. Both methods were also compared with studies in the literature. Finally, the software was utilized in a clinical application.
Benzer Tezler
- Benign rolandik epilepsi hastalarında beyin manyetik rezonans görüntülemede morfometrik özelliklerin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Evaluation of morphometric properties of brain magnetic resonance imaging in benign rolandic epilepsy patients by artificial intelligence
ONUR BAŞDEMİRCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIKA HALICIOĞLU
- Rolandik epilepsi ve baş ağrısı şikâyeti olan pediatrik hasta grubunda korpus kallozum boyutlarının karşılaştırılması ve iki grup arasında anlamlı farklılık olup olmadığının araştırılması
Comparison of corpus callosum sizes in pediatric patients with rolandic epilepsy and headache and investigation of whether there was a significant difference between the two groups
ONUR KOCAMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN GÜLERYÜZ UÇAR
- Uykuda elektriksel status epileptikuslu 22 hastanın klinik ve laboratuvar değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AYDAN DEĞERLİYURT
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2003
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Epilepsili hastalarda ilaç tedavisi başlanmadan önce dikkat eksikliği, hiperaktivite bozukluğu ve hayat kalitesi düzeyinin değerlendirilmesi
Evaluation of attention deficit and hyperactivity impairment and quality of li̇fe assesment before drug terapy in epilepsy patient
AFAG GARAYEVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıMarmara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLŞAD TÜRKDOĞAN