Epileptik EEG Sinyallerinin Aşırı Öğrenme Makineleri ile Sınıflandırılması

Abstract

Günümüzde Epilepsi hastalığı dünya nüfusunun yaklaşık %1’inde görülmektedir. Sara olarak da bilinen epilepsi hastalığı kişinin bilinç, davranış, duygu, hareket veya algılama fonksiyonlarına ilişkin bozukluğa yol açıp erken teşhis ve tespiti önem arz etmektedir. Epilepsi hastalığının tespitinde EEG sinyallerinden faydalanılmaktadır. EEG uzmanlar tarafından değerlendirilmektedir. Yorucu ve zaman almakla birlikte okuma kaynaklı hatalar olabilmektedir. EEG sinyallerinden epilepsi tespiti için uzmanlara yardımcı olmak amacıyla makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar mevcuttur. Bu çalışmada EEG sinyalinin Yerel Maksimum nokta Sayısı (YMS), Hjorth Mobilitesi (HM) ve Hjorth Kompleksitesi (HK), doğrusal olmayan özniteliklerden Ortalama Eğri Genişliği (OEG), istatiksel tabanlı özniteliklerden standart sapması, ortalama değer parametreleri kullanılmıştır. Bu öznitelikler Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM) ile sınıflandırılmıştır. Deneylerde en yüksek başarım %100, en düşük başarım ise %98.50 olarak kaydedilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırılıp önerilen yöntemin başarılı olduğunu göstermektedir