Geri Dön

Exploring PSD and MCL based differentiation of adhd and MDD using multilayer perceptron

ADHD ve MDD ayrımının EEG verileri üzerinden çok katmanlı algılayıcılarla incelenmesi

  1. Tez No: 959149
  2. Yazar: ERİS İNAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA ESAT ÖZKURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Psikoloji, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoenformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, sıklıkla örtü¸sen semptomlara ve benzer nörofizyolojik özelliklere sahip olan Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) ile Majör Depresif Bozukluk (MDB) gruplarını birbirinden ayırt etmede EEG tabanlı özelliklerin potansiyelini araştırmaktadır. Çalışmada, frekans bantları boyunca güç spektral yoğunluğu (PSD) ve ortalama eğri uzunluğu (MCL) özelliklerine odaklanılmış, gözler açık ve kapalı olmak üzere her iki kondisyonda klinik açıdan çeşitli bir örneklem üzerinde çok katmanlı algılayıcı (MLP) uygulanmıştır. Gözler açıkken özellikle delta bandı öne çıkmakta, MCL beklenenden zayıf bir sınıflandırma performansı göstermektedir. Permütasyon özellik önemi (PFI) analizleri, modelin kararları üzerinde en fazla etkisi olan EEG kanallarını belirlemeye yardımcı olmuştur. Bu önem puanları, sınıflandırıcıdan bağımsız olarak yürütülen F istatistikleri ile karşılaştırıldığında, örtüşmenin sınırlı olduğu gözlemlenmiştir. Çalışma, EEG tabanlı özelliklerin klinik grup ayrımında değerlendirilmesi için yapılandırılmış bir yaklaşım sunmakta ve daha geniş veya hedeflenmiş örneklemlerde yapılacak gelecekteki uygulamalara zemin hazırlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the potential of EEG-based features to distinguish between Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and Major Depressive Disorder (MDD), two conditions that often share overlapping symptoms and neurophysiological characteristics. Focusing on power spectral density (PSD) across frequency bands and mean curve length (MCL) as a complexity measure, the study applies multilayer perceptron (MLP) classifiers to a clinically diverse sample under both eyes open and eyes closed resting state conditions. Delta power emerged as the most informative feature, particularly in the eyes open condition, while MCL features provided weak classification performance. Permutation feature importance (PFI) analyses helped identify which EEG channels most influenced model decisions across conditions. When these importance scores were compared with cluster-corrected Fstatistics that performed independently from the classifier, the overlap was limited. This framework offers a structured approach for evaluating EEG-based features in clinical group differentiation and supports future applications in larger or more targeted datasets.

Benzer Tezler

  1. Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu

    Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil

    MEHMET EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜCEL ERCAN

  2. Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    GÜVEN ÖZERİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  3. KY-89 zeolitinde asitlik dağılımının ve bazı hidrokarbonların etkin difüzyon katsayılarının gaz kromatografi ile tayini

    Başlık çevirisi yok

    SEZAİ ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kimya MühendisliğiEge Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖNÜL GÜNDÜZ

  4. Renk görüntü teorisi ve televizyona uygulaması

    Theories of colour vision and their application to television

    MUSTAFA LAMİ TAPLAMACIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN