Elektroensefalografi ve çok girişli evrişimsel sinir ağları ile otizm spektrum bozukluklarının tespitinin araştırılması
Investigating the detection of autism spectrum disorders with electroencephalography and multi-input convolutional neural networks
- Tez No: 950251
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otizm spektrum bozukluğu (OSB), erken çocukluk döneminde başlayan, sosyal iletişim ve etkileşimde eksiklikler, sınırlı ve tekrarlayan davranış ve ilgi kalıplarının varlığıyla karakterize edilen nörogelişimsel bir bozukluk olarak tanımlanmaktadır. Elektroensefalografi (EEG) ve çok girişli evrişimsel sinir ağları (ESA) kullanılarak otizm spektrum bozukluklarının (OSB) tespiti, son yıllarda nörobilim ve yapay zeka alanlarında önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. EEG, beynin elektriksel aktivitesini ölçerek nörolojik durumların analiz edilmesine olanak tanırken, ESA'lar karmaşık veri setlerinden anlamlı özellikler çıkarma yetenekleriyle dikkat çekmektedir. Bu yöntemlerin bir araya getirilmesi, OSB'nin erken teşhisi ve bireyselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesi açısından umut vaat etmektedir. Bu çalışmada, çok girişli bir boyutlu Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) modeli kullanarak EEG tabanlı yeni bir yaklaşım ortaya konmuştur. Çalışmada, 9'u normal 20'si OSB tanısı konmuş toplam 29 çocuğa ait veriler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu veri seti, King Abdulaziz Üniversitesi Hastanesi açık erişimli veri kaynaklarından elde edilmiştir. Deneysel çalışmalarda farklı EEG kanal kombinasyonları test edilmiş ve %80,36 ile %89,06 arasında değişen doğruluk değerleri elde edilmiştir. En yüksek doğruluk oranı olan %89,06, FZ, T3, C3, C4, CZ, PZ ve OZ kanallarının sisteme giriş olarak verildiği durumda elde edilmiştir. Bu kanallar, burun hizasından ense kemiğine uzanan orta hat üzerindeki ve kulaklar arasında başın üst kısmında yer alan elektrotlara karşılık gelmektedir.
Özet (Çeviri)
Autism spectrum disorder (ASD) is defined as a neurodevelopmental disorder that begins in early childhood and is characterized by deficits in social communication and interaction, and the presence of limited and repetitive patterns of behavior and interest. Detection of autism spectrum disorders (ASD) using electroencephalography (EEG) and multi-input convolutional neural networks (CNNs) has become an important research topic in neuroscience and artificial intelligence in recent years. While EEG allows analyzing neurological conditions by measuring the electrical activity of the brain, ESAs are notable for their ability to extract meaningful features from complex data sets. Combining these methods holds promise for the early diagnosis of ASD and the development of individualized treatment approaches. In this study, we present a novel EEG-based approach using a multi-input one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) model. The study was conducted using data from a total of 29 children, 9 of whom were normal and 20 of whom were diagnosed with ASD. This dataset was obtained from King Abdulaziz University Hospital open access data sources. In experimental studies, various EEG channel combinations were tested, and accuracy values ranging from 80.36% to 89.06% were obtained. The highest accuracy rate, 89.06%, was achieved when the channels FZ, T3, C3, C4, CZ, PZ, and OZ were used as inputs to the system. These channels correspond to electrodes located along the midline from the nasal bridge to the occipital bone, as well as those positioned on the upper part of the head between the ears.
Benzer Tezler
- Fuzzy cognitive maps for emotion modeling
Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi
HASAN MURAT AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Analysis of single trial evoked potentials using neural network structures and radial basis functions
Tek denemeli uyarılmış gerilimlerin sinir ağı yapılarıyla ve ışınsal temelli işlevlerle çözümlenmesi
RÜŞTÜ MURAT DEMİRER
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bilişsel fonksiyonların elektroensefalografi, uyarılmış potansiyel ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of cognitive functions of children with attention deficiency and hyperactivity disorder via electroencephalography, evoked potentials and functional near-infrared spectroscopy
MİRAY ALTINKAYNAK
- 8 kanallı taşınabilir eeg ölçüm cihazı
8 channel mobile eeg device
MUSTAFA ALPER BALIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Yenidoğan nöbetlerinde etiyoloji ve prognostik faktörler
Etiology and prognostic factors of newborn convulsions
GÜNTÜLÜ GÖKDOĞAN