Temel Bileşen Analizi Yöntemleri Kullanarak Parkinson Hastalığının Otomatik Teşhisi

Authors : Şule YÜCELBAŞ, Cüneyt YÜCELBAŞ

Pages : 294-300

Doi:10.31590/ejosat.568544

View : 17 | Download : 14

Publication Date : 2019-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Parkinson rahatsızlığı çok yavaş ilerleyen sinsi bir beyin hastalığıdır. Bu hastalığın teşhis yöntemleri arasında kişilere ait seslerin analizi de bulunmaktadır. Ses analizi ile Parkinson’nun en erken tespiti kullanılan çeşitli yöntemler sayesinde mümkün olmaktadır. Bu çalışma kapsamında 188 Parkinson hastası ve 64 sağlıklı kişiye ait kaydedilmiş ses sinyallerine Ayarlanabilir Q-faktör Dalgacık Dönüşümü (AQDD) metodu uygulanması sonucunda elde edilen özellikler kullanılmıştır. AQDD özelliklerine, boyut indirgeme yöntemlerinden temel bileşen analizi (TBA) ve bunun çeşitlerinden olan kernel TBA (KTBA) ile olasılıksal TBA (OTBA) uygulanmıştır. Daha sonra boyutları indirgenen yeni veri gruplarına ayrı ayrı k-kat çapraz doğrulama yöntemi uygulanarak eğitim-test verileri elde edilmiştir. Sonraki aşamada ise, boyut indirgeme yöntemlerinin etkinliğinin araştırılması için veriler rastgele orman (RO) algoritması ile ayrı ayrı sınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar ayrıca istatistiksel ölçütlerle yorumlanmıştır. Sınıflandırma sonuçları açısından boyut azaltma yöntemleri içerisinde en başarılısı %87.56 doğruluk oranı ile OTBA olmuştur. Ayrıca bu yöntem sonucunda ROC ve PRC alan değerleri yaklaşık 0.95 bandına ulaşarak hasta ve sağlıklı sınıf ayrışımının mükemmele yaklaştığını kanıtlamıştır. Gerçek yaşam uygulamalarına uygun olan bu çalışmanın performans sonuçları, aynı verinin kullanıldığı literatürdeki tek çalışma ile kıyaslanmış ve bu çalışmada diğer çalışmaya nazaran daha yüksek istatistiksel oranların elde edildiği görülmüştür. Ayrıca verilerin kaydedildiği kişi sayısının literatürdeki diğer çalışmalara göre yüksek oluşu çalışmanın bu alandaki önemini arttırmaktadır. 
Keywords : Parkinson hastalığı, boyut indirgeme yöntemleri, AQDD, TBA