Obstrüktif uyku apne teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Obstrüktif Uyku Apne (OSA) uykuda solunumun durmasına bağlı olarak ortaya çıkan bir hastalıktır. Hastalığın teşhisi polisomnografi (PSG) cihazı kullanılarak uyku evreleme ve solunum skorlama adımları ile gerçekleştirilir. Sistem yapısı gereği teşhis sırasında hastaya birçok rahatsızlık vermektedir. Verilen rahatsızlıklara çözüm olabilecek, PSG cihazına alternatif sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, PSG cihazına alternatif yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşım ile PSG'ye alternatif, hastaya daha az rahatsızlık veren ve PSG kadar güvenilir bir cihazın oluşturulabileceği ispatlanmıştır. Çalışmada, 10 bireyden alınan Fotopletismografi (PPG) sinyali kullanılmıştır. Teşhis için PPG sinyali ve bu sinyalden türetilen Kalp Hızı Değişkeni (HRV) kullanılarak yapay zeka tabanlı teşhis algoritması tasarlanmıştır. Çalışma için PPG'den 46, HRV'den 40 adet olmak üzere toplam 86 özellik çıkarılmıştır. Çıkarılan özelliklerin, Mann-Whitney U Testi yöntemiyle, istatistiksel olarak, uyku uyanıklık ve anormal solunumsal olaylar (apne var - yok) için ayırt edici olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca, özellikler, F-score özellik seçme yöntemleriyle 2 defa azaltılmış ve sınıflandırılmıştır. İstatistiksel sonuçlara göre, uyku evreleme işlemi için, 86 özellikten 75'inin uyku uyanıklık için anlamlı olduğu (p<0,05), solunum skorlamada ise 58 özelliğin anlamlı olduğu (p<0,05) tespit edilmiştir. Sınıflandırma sonuçlarına göre uyku evreleme 11 özellik ile, %84,93 duyarlılık, %97,40 özgüllük ve %91,09 sınıflandırma doğruluk oranı ile topluluk sınıflandırıcısı yardımıyla başarı ile sınıflandırılmıştır. Solunum skorlama işlemi, 86 özellik ile, %87,78 duyarlılık, %95,46 özgüllük ve %92,54 doğruluk oranı ile başarıyla gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, PPG sinyali ve bu sinyalden türetilen HRV özelliklerinin uyku evreleme ve solunum skorlama işleminde kullanılabileceği ve anlamlı sonuçlar vereceği kanısına varılmıştır. PPG sinyalinin kolay elde edilebilmesi ve HRV'nin PPG sinyalinden türetilmesi tek sinyal ile uyku evreleme ve solunum skorlama işleminin yapılabilmesinin önünü açmaktadır. Gerçek zamanlı çalışabilecek sistemlerde sinyalin kolay ölçülebilir ve kolay işlenebilir olması sistemlerin pratikliğini arttıracaktır.Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a disease caused by breathlessness in sleep. Diagnosis of the disease is performed by polysomnography (PSG) device with sleep staging and respiratory scoring steps. The system structure causes many discomfort to the patient during diagnosis. Alternative systems are needed for the PSG device, which can be a solution to the inconveniences. In this thesis study, a new approach was developed to PSG device. This approach has been proven that an alternative to PSG is to create a device that is less disturbing to the patient and as reliable as PSG. In the study, a Photoplethysmography (PPG) signal from 10 individuals was used. For diagnosis, an artificial intelligence-based diagnostic algorithm is designed using PPG signal and Heart Rate Variable (HRV) derived from PPG. For the study, 86 features were extracted, 46 of PPG and 40 of HRV. Statistically, the Mann-Whitney U test was used to determine whether the extracted features were discriminatory for sleep – wakefulness and abnormal respiratory events (apnea present - absent). In addition, features are reduced by F-score property selection methods 2 times and classified. According to the statistical results, 75 of the 86 features were significant for sleep awake (p<0,05) and 58 for respiratory scoring (p<0,05). According to the classification results, the sleep classification was successfully classified with the help of ensemble classifier with 11 features, 84,93% sensitivity, 97,40% specificity and 91,09% classification accuracy. Respiratory scoring was successfully performed with 86 features with 87,78% sensitivity, 95.46% specificity and 92.54% classification accuracy. According to the results obtained in this study, it was concluded that features of the PPG signal and the HRV derived from PPG can be used in the sleep staging and respiratory scoring process and have meaningful results. The easy acquisition of the PPG signal and the derivation of the HRV from the PPG signal opens up the possibility of performing sleep staging and respiratory scoring with a single signal. In systems that can operate in real time, easy measurement and easy handling of the signal will increase the practicality of the systems

SSR verilerinin YSA ile işlenerek psikolojik test skorlarının sınıflandırılması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Günümüzde biyolojik işaretlerin hastalık teşhisinde kullanılması yaygınlaşmaktadır. Vücuttan ölçülerek alınan sempatik deri yanıtı da günümüzde kullanılmaya başlanan biyolojik işaretlerden biridir. Biyolojik işaretlerin incelenmesi için günümüzde kullanılan birçok yöntem vardır. Bunlar içinde yapay sinir ağları (YSA) çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada da elde edilen veriler YSA ile analiz edilmiştir.Fibromiyalji sendromu teşhisi zor bir kronik ağrı hastalığıdır. Psikolojik testler yardımıyla %100 doğruluk oranı olmadan teşhis yapılmaya çalışılır. Hastalığın teşhisinde kullanılan psikolojik test skorları tam güvenirlilik sağlamamaktadır. Fibromiyalji sendromu otonom sinir sistemine bağlı bir hastalıktır. Sempatik deri yanıtı da otonom sinir sistemindeki değişikliklerden etkilenmektedir. Bu ilişkiden yola çıkarak psikolojik test skorlarının yerini alabilecek sempatik deri yanıtının doğruluk yüzdesinin hesaplanması amaçlanmıştır. Bu amaçla psikolojik test skorları YSA ile analiz edilmiş ve teşhis parametreleriyle aralarındaki ilişki doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır.Bu çalışmada psikolojik test skorlarından Verbal ağrı skalası (VERBAL) ve Beck depresyon envanteri (BDI) kullanılmıştır. İki farklı eğitim algoritmasında YSA ile analiz yapılmıştır. Verbal ve BDI ile aralarındaki ilişkilerin tespiti için fizyolojik test verileri ve laboratuvar test verileri hem ayrı ayrı hem de birlikte analiz edilerek doğruluk yüzdeleri çıkartılmıştır. Daha sonra SSR parametreleri eklenerek SSR'nin etkisi incelenmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda Levenberg-Marquardt (LM) eğitim algoritması için SSR'nin arttırıcı etkisi olduğu tespit edilmiştir. Psikolojik test skorlarının yerine kullanılabilecek veriler göz önünde bulundurulurken SSR'nin de dikkate alınması gerektiği sonucuna varılmıştır.Nowadays, the use of biological signals for the diagnosis of the disease is spreading. Sympathetic skin response received from the body by measuring is one of the biological markers started to be used in the present. There are many methods used today for the examination of biological signals. Among these artificial neural networks (ANN) are very widely used. The data obtained from this study were analyzed by artificial neural network.Fibromyalgia syndrome is a chronic pain disorder which is difficult to diagnose. With the help of psychological tests, it is tried to diagnose without being 100% accuracy rate. Psychological test scores used in the diagnosis of the disease does not provide full reliability. Fibromyalgia syndrome is a disorder that depends on autonomic nervous system. Sympathetic skin response is also affected by the changes in the autonomic nervous system. Based on this relationship it is aimed at calculating of the percentage of accuracy of sympathetic skin response which can be replaced by psychological test scores. For this purpose, psychological test scores were analyzed by ANN and the percentage of accuracy of relationship with diagnostic parameters was calculated.In this study, from psychological testing scores, verbal pain scale scores (verbal) and the Beck depression inventory (BDI) were used. It was analyzed by ANN in two different training algorithms. For the determination of relationship between verbal and BDI, the percentages of accuracy of physiological test data and laboratory test data were revealed by analyzing both separately and together. Then, by adding the SSR parameters, the effect of SSR was investigated.As a result of the studies, it has been found that SSR has an additive effect on Levenberg-Marquardt (LM) training algorithm. It is concluded that SSR has to be taken into consideration while the data used instead of psychological test scores are being considered

Development of Rule-Based Diagnostic Algorithms with Artificial Intelligence Methods to Identify Papulosquamous Diseases

Papüloskuamöz deri hastalıkları halk arasında oldukça sık rastlanan ve kendine has morfolojik özellikleri olan deri hastalıkları grubudur. Papüloskuamöz deri hastalıklarının alt gruplarının belirtileri birbirine çok yakın olduğu için teşhis süreci bazı durumlarda zahmetlidir. Hastalığın teşhisi klinik muayenede konulabilir. Klinik muayenenin yetersiz olduğu durumlarda, tanı deri biyopsisi ile histopatolojik değerlendirme ile konulmaktadır. Bu süreçte dermatolog ve patoloğun uyumlu bir şekilde çalışması ve her iki hekimin de teşhis süreci ile ilgili bilgi birikiminin iyi olması gerekir. Bu yüzden Papüloskuamöz deri hastalıklarının tanısı deri biyopsisine ihtiyaç duyulmadan sadece klinik muayene ile dematolog tarafından konulabilmesi için daha basit, yüksek başarı oranına sahip ve klinikte kullanılabilir yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Papüloskuamöz deri hastalıklarının yüksek başarı oranı ile tespit edebilecek, klinikte dermatolog tarafından kullanılabilecek, yapay zeka yöntemleriyle geliştirilmiş kural tabanlı algoritma geliştirmektir. Çalışma kapsamında daha önce toplanmış veri seti kullanılmıştır. Veri setinde Papüloskuamöz deri hastalıklarının altı farklı alt grubu için klinik ve histopatolojik bulgular bulunmaktadır. Öncelikle veri seti ikişer sınıflı olacak şekilde gruplandırılmıştır. Daha sonra özellik seçme algoritmalarıyla klinik ve histopatolojik bulgular seçilmiştir. Daha sonra karar ağaçları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, sadece seçilmiş klinik bulgular kullanılarak ortalama %82.98 doğruluk oranı, 0.89 duyarlılık, 0.76 özgüllük oranıyla Papüloskuamöz deri hastalıkları kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar, Papüloskuamöz deri hastalıklarının teşhisi için yapay zeka yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip kural tabanlı algoritmalar klinikte kullanılabilir.Papulosquamous skin diseases are common skin diseases and have morphological features. The diagnosis process_x000D_ is sometimes troublesome, as the symptoms of the subgroups of papulosquamous skin diseases are very close to_x000D_ each other. The diagnosis of the disease can be made at the clinical examination. In cases where the clinical_x000D_ examination is insufficient, the diagnosis is made by histopathological evaluation by skin biopsy. In this process,_x000D_ dermatologists and pathologists should work in harmony, and both doctors should have a good knowledge of the_x000D_ diagnosis process. Therefore, more uncomplicated, higher success rate, and clinically practical methods are needed_x000D_ in order for Papulosquamous skin diseases to be established only by a clinical examination by a dermatologist_x000D_ without the need for a skin biopsy. This study aims to develop a rule-based algorithm that can detect_x000D_ Papulosquamous skin diseases with a high success rate, can be used by dermatologists in the clinic, developed_x000D_ with artificial intelligence methods. Within the scope of the study, the previously collected data set was used. The_x000D_ data set contains clinical and histopathological findings for six different subgroups of Papulosquamous skin_x000D_ diseases. Firstly, the data set is grouped into two classes. Then, clinical and histopathological findings were_x000D_ selected with feature selection algorithms. Then, rule-based diagnostic algorithms were created with the help of_x000D_ decision trees. As a result of the study, Papulosquamous skin diseases rule-based algorithms have been developed_x000D_ with an average of 82.98% accuracy rate, 0.89 sensitivity, and 0.76 specificity rate using only selected clinical_x000D_ findings. Consequently, according to the results obtained in this study, algorithms developed within the scope of_x000D_ the study, high-accuracy rule-based algorithms developed with artificial intelligence methods can be used in the_x000D_ clinic for the diagnosis of Papulosquamous skin diseases.In job-shop production systems, orders are assigned to work centers according to their routes, and their operations are performed in this order. Production is becoming more and more complex with the increasing number of product lines and work centers with different routes. Decisions to be made according to the realtime monitoring of a dynamic production environment have become important. With the Fourth Industrial Revolution, information technologies are widely used in industries. A large amount of data is obtained from production tools that are capable of communicating with each other by means of Industry 4.0 and the internet of things. In this study, a simulation model of a production system that can collect data in real-time via sensors in work centers has been created and operation conditions have been determined. Then, work center / machine loading strategies were compared according to the delay periods of the jobs. The simulation model with the best loading strategy was run according to three different demand rates. Then data related with the delay status of the orders and the status of the work centers was obtained. The data were evaluated with data mining classification algorithms and rules were determined for delayed jobs. These rules were added to the simulation model as a decision mechanism. When an order is received in this model, the expert system estimates whether or not there will be a delay, and makes a decision to outsource the order’s production if needed. This approach further reduces the number of delayed order

Papüloskuamöz Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zeka Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi

Papüloskuamöz deri hastalıkları halk arasında oldukça sık rastlanan ve kendine has morfolojik özellikleri olan deri hastalıkları grubudur. Papüloskuamöz deri hastalıklarının alt gruplarının belirtileri birbirine çok yakın olduğu için teşhis süreci bazı durumlarda zahmetlidir. Hastalığın teşhisi klinik muayenede konulabilir. Klinik muayenenin yetersiz olduğu durumlarda, tanı deri biyopsisi ile histopatolojik değerlendirme ile konulmaktadır. Bu süreçte dermatolog ve patoloğun uyumlu bir şekilde çalışması ve her iki hekimin de teşhis süreci ile ilgili bilgi birikiminin iyi olması gerekir. Bu yüzden Papüloskuamöz deri hastalıklarının tanısı deri biyopsisine ihtiyaç duyulmadan sadece klinik muayene ile dematolog tarafından konulabilmesi için daha basit, yüksek başarı oranına sahip ve klinikte kullanılabilir yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Papüloskuamöz deri hastalıklarının yüksek başarı oranı ile tespit edebilecek, klinikte dermatolog tarafından kullanılabilecek, yapay zeka yöntemleriyle geliştirilmiş kural tabanlı algoritma geliştirmektir. Çalışma kapsamında daha önce toplanmış veri seti kullanılmıştır. Veri setinde Papüloskuamöz deri hastalıklarının altı farklı alt grubu için klinik ve histopatolojik bulgular bulunmaktadır. Öncelikle veri seti ikişer sınıflı olacak şekilde gruplandırılmıştır. Daha sonra özellik seçme algoritmalarıyla klinik ve histopatolojik bulgular seçilmiştir. Daha sonra karar ağaçları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, sadece seçilmiş klinik bulgular kullanılarak ortalama %82.98 doğruluk oranı, 0.89 duyarlılık, 0.76 özgüllük oranıyla Papüloskuamöz deri hastalıkları kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, çalışma kapsamında geliştirilen algoritmalar, Papüloskuamöz deri hastalıklarının teşhisi için yapay zeka yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip kural tabanlı algoritmalar klinikte kullanılabilir

Hybrid Artificial Intelligence Based Automatic Determination of Travel Preferences of Chinese Tourists

Background and Objective: Tourism and travel sector continues to grow by gaining an important place in the world economy and many countries want to increase their share in this sector. At the same time, it is known that today's consumer tourism and travel purchase decisions are influenced by social media. By examining the data of consumers on social media, it is possible for businesses to reach the right person and get more efficiency from high-cost promotion activities. The study aims to analyze the historical data of users on TripAdvisor with artificial intelligence methods to reveal a profile of consumers who might prefer Turkey. Methods: In this context, TripAdvisor, which is one of the best-known websites in the tourism sector, is an important source of data for countries to increase their share in the tourism market. Inferences can be made by using artificial intelligence methods and the data in TripAdvisor together. In this study, as a case study, the potentials of Chinese tourists to prefer Turkey are dealt because Turkey has increased its tourism targets ten folds for China and the year 2018 was declared as "Turkey Tourism Year" in China. In this context, this study aims to determine the potentials of Chinese tourists to prefer Turkey, by processing travel data histories obtained from TripAdvisor with artificial intelligence methods. It is expected that the study will contribute to the tourism sector as well as the academic literature. The study used the travel data history of Chinese tourists taken from TripAdvisor. Significant travel histories were selected by the F-score method. Depending on the selected and all travel histories of users, their travel preferences (Turkey/France) were classified by artificial intelligence algorithms. The developed model was tested with performance criteria. Results: At the end of the study, it was ensured that the Chinese, who would prefer Turkey, were determined with an accuracy rate of 75.25% and sensitivity rate of 0.76. Conclusions: It was observed that it is possible to find the tourists who will prefer Turkey by using the developed system. In other words, the study revealed that the countries can reach the individual instead of masses in their promotional activities

Statistical Analysis of Electrocardiogram Signal for Sleep / Awake Stages

Uyku evreleme uyku laboratuvarlarında sıklıkla kullanılan hastalık te¸shis yöntemlerinin önemli bir a¸samasıdır. Bireyden alınan elektroensefalografi, elektrookulogram ve elektromiyografi gibi biyolojik sinyallerin uzman doktor tarafından incelenmesiyle birlikte uyku evreleri tespit edilir. 5 farklı evre vardır. Bunlar Uyanıklık, Evre 1, Evre 2, Evre 3 ve Hızlı Göz Hareketleri evresidir. Bazı hastalıklarda uykunun her evresinin belirlenmesine ihtiyaç yoktur. Sadece Uyku / Uyanıklık durumlarının belirlenmesi yeterlidir. Bu çalı¸smada, daha kolay elde edilebilir olan elektrokardiyografi sinyali ile Uyku / Uyanıklık durumları arasındaki ili¸ski istatistiksel olarak incelenmi¸stir. Bunun için iki bireyden alınan uyku kayıtları sayısal filtreler ile temizlenmi¸s ve 30 saniyelik epoklara bölünmü¸stür. Her epoktan 25 adet özellik çıkarılmı¸s ve özelliklerin Uyku / Uyanıklık ile arasındaki istatistiksel ili¸ski saptanmı¸stır. 25 özelli˘gin 21’inin Uyku / Uyanıklık ile istatistiksel olarak (p < 0:05) ili¸skili oldu˘gu tespit edilmi¸stir. Sonuç olarak elektrokardiyografi sinyalinin Uyku / Uyanıklık tespitinde kullanılabilece˘gi kanısına varılmı¸stır.Sleep staging is an important stage of the disease diagnosis methods commonly used in sleep laboratories. pecialist physician detects sleep stages according to biological signals such as electroencephalography, electrocyogram and electromyography. There are 5 different stages. These are Awake, Stage 1, Stage 2, Stage 3 and Rapid Eye Movement Sleep. In some diseases, there is no need to determine each stage of sleep. It is sufficient to determine only the Sleep / Awake stages. In this study, the relationship between electrocardiographic signal and Sleep / Awake states which are more easily available was analyzed statistically. For this purpose, sleep records from two individuals were cleaned with numerical filters and divided into 30 second epochs. Twenty-five features were removed from each epoch and a statistical relationship was found between the features of Sleep and Awake. 21 of the 25 features were found to be correlated with Sleep / Awake (p < 0:05). As a result, it has been concluded that electrocardiography signal can be used in sleep / awake detection

A New Method Based on Machine Learning for the Diagnosis of Parkinson’s Disease

Parkinson hastalığı (PH), dopamin üreten beyin hücrelerinin ölmesiyle ya da zarar görmesiyle ortaya çıkan bir beyin hastalığıdır. Böyle bir durumda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PH, konuşma, yürüme ve yazma gibi insan hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalığın teşhisinde detaylı tıbbi öykü, geçmiş tedavi öyküsü, fiziksel testler ve bazı kan testleri ile beyin filmleri istenilmektedir. Bu işlemler maliyetli ve meşakkatli olabildiği için daha az maliyetli ve daha kolay yapılabilen teşhis bu noktada önem kazanmaktadır. Bu çalışmada doktorun kararına destek olabilmesi için 252 bireyden alınan ses verileri ile PH’ın teşhis edilebilmesi amaçlanmıştır. Verilerden daha iyi sonuç alabilmek için bazı ön işlemler uygulanmıştır. Verilerde dengeleme işlemi yapılmış ve sistematik örnekleme metodu ile işleme alınacak veriler belirlenmiştir. Öznitelik seçme algoritması ile özniteliklerin etiket üzerindeki etki gücü hesaplanıp bazı veri grupları oluşturulmuştur. Sınıflandırma algoritmalarından Karar ağacı, Destek Vektör Makineleri ve K En Yakın Komşu Algoritması kullanılıp, performans değerlendirme kriterleri - bunlar; Doğruluk Oranı, Duyarlılık, Özgünlük, F-Ölçümü, Kappa, Auc - değerlendirilmiştir. En yüksek performans değerine sahip veri grubu ve kullanılan sınıflandırma algoritması belirlenip model oluşturulmuştur. Model en ilgiliden en ilgisize doğru sıralanmış veri setinin %45’inden ve Destek vektör makineleri algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Performans kriterlerinde %85 doğruluk oranı ve diğer kriterlerde de olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Böylece PH olma ihtimali olan bireyin ses kayıtlarından oluşturulan veri seti ve uygulanan model yardımı ile doktora tıbbi karar destek sağlanacağı anlaşılmıştır.Parkinson’s disease (PD) is a brain disease caused by death or damage of dopamine producer brain cells. In such case, the brain can not perform its normal functions. PD negatively affects human movements such as speech, walking and writing. In the diagnosis of this disease, detailed medical history, history of treatment, physical tests and some blood tests and brain films are required. Because these operations can be costly and difficult, less costly and easier making of the diagnosis has such important in this subject. In this study, it was aimed to diagnose PD with voice data from 252 individuals to support the doctor’s decision. In order to get better results, some pre-treatments were applied. The datas were balanced and datas that taken to treatments with systematic sampling method were determined. With the feature selection algorithm, some data groups were created by calculating the effect of the attributes on the label. Of the classification algorithms; Decision tree, Support Vector Machines and K Nearest Neighbor Algorithm are used and Performance evaluation criteria such as Accuracy, Sensitivity, Specificity, F-Measurement, Kappa, Auc - were evaluated. The data group with the highest performance value and the used classification algorithm were determined and model was created by using support vector machines algorithm and from 45% of data set that was sorten from the most effective to the most ineffective. The performance criterias has an accuracy of 85% besides in other criterias possitive results were earned. Thus, it was understood that medical decision support to the doctor would be provided with the help of applied model and data set formed by sound recordings of the individuals who possibly been P

Parkinson Hastalığı Teşhisi İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Yeni Bir Yöntem

Parkinson hastalığı (PH), dopamin üreten beyin hücrelerinin ölmesiyle yada zarar görmesiyle ortaya çıkan bir beyin hastalığıdır. Böyle bir durumda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PH, konuşma, yürüme ve yazma gibi insan hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalığın teşhisinde detaylı tıbbi öykü, geçmiş tedavi öyküsü, fiziksel testler ve bazı kan testleri ile beyin filmleri istenilmektedir. Bu işlemler maliyetli ve meşakkatli olabildiği için daha az maliyetli ve daha kolay yapılabilen teşhis bu noktada önem kazanmaktadır. Bu çalışmada doktorun kararına destek olabilmesi için 252 bireyden alınan ses verileri ile PH’ın teşhis edilebilmesi amaçlanmıştır. Verilerden daha iyi sonuç alabilmek için bazı ön işlemler uygulanmıştır. Verilerde dengeleme işlemi yapılmış ve sistematik örnekleme metodu ile işleme alınacak veriler belirlenmiştir. Özellik seçme algoritması ile niteliklerin etiket üzerindeki etki gücü hesaplanıp bazı veri grupları oluşturulmuştur. Sınıflandırma algoritmalarından Karar ağacı, Destek Vektör Makineleri ve K En Yakın Komşu Algoritması kullanılıp, performans değerlendirme kriterleri - bunlar; Doğruluk Oranı, Duyarlılık, Özgünlük, F-Ölçümü, Kappa, Auc - değerlendirilmiştir. En yüksek performans değerine sahip veri grubu ve kullanılan sınıflandırma algoritması belirlenip model oluşturulmuştur. Model en ilgiliden en ilgisize doğru sıralanmış veri setinin %45’inden ve Destek vektör makineleri algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Performans kriterlerinde %85 doğruluk oranı ve diğer kriterlerde de olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Böylece PH olma ihtimali olan bireyin ses kayıtlarından oluşturulan veri seti ve uygulanan model yardımı ile doktora tıbbi karar destek sağlanacağı anlaşılmıştır

Signal Processing and Communications Applications Conference

Obstructive Sleep Apnea diagnosis is diagnosed by a specialist doctor, examining the records taken with the polysomnography device. Sleep staging is the first and most important step in diagnosis. In the second step, diagnose with respiratory scoring. Sleep staging can be performed with at least three signals and ten channel electrodes. The electrodes are can be connected only by a qualified technician to the patient. Electrode connection patterns disrupt the patient's natural sleep environment. In addition, diagnosis can be made only in the laboratory. There is a need for practical measurement systems to solve these problems. In this study, it is suggested that Heart Rate Variable (HRV) derived from Photopethemography (PPG) signal can be used in sleep staging. In the study, HRV was derived from the PPG signal. 15 features were extracted from the HRV in the time domain. Mann-Whitney U Test was used for statistical analysis and distinctive features have been identified for sleep arousal. Mann-Whitney U Test was used to determine whether the extracted features were a distinguishing feature for the Sleep Awakening status. When the results are examined, it was determined that p < 0.05 for all features discriminant for sleep wakefulness. When the results are examined, HRV derived from the PPG signal can be used to develop a sleep staging system which can be used at home

Signal Processing and Communications Applications Conference

Obstructive Sleep Apnea is a disease that occurs due to respiratory arrest in sleep. The diagnosis of the disease is made with the polysomnography device, which is the gold standard method of diagnosis. Diagnosis is performed by sleep staging and respiratory scoring steps. Respiratory scoring is performed with at least four signals. Technical knowledge is required to connect the electrodes. Moreover, the electrodes are so disturbing that it will delay the patient's sleeping time. Alternative systems for polysomnography devices are needed to solve these problems. In the study, Heart Rate Variable (HRV) derived from the photoplethysmographic signal was proposed for respiratory scoring. For the study, 15 features were extracted from HRV. Mann-Whitney U Test was used to determine whether the extracted features were distinguishing for apnea and control groups. According to the results, p < 0.05 belongs to properties 1-9 and 13-15, and these properties were found to be distinctive for the groups. According to the results of the study, respiratory scoring can be performed more practically by using HRV