Epilepsi Tespitinde Gürbüz Yerel Ortalama Ayrışım ve Ampirik Kip Ayrışım Yöntemlerinin Performans Analizi

Beynin elektriksel aktivitesi ile ilgili bilgi sağlayan elektroansefalografi insert ignore into journalissuearticles values(EEG); verileri nörolojik hastalıkların tanısında yaygın olarak kullanılmaktadır. Yaklaşık olarak dünya nüfusunun %1\`ini etkileyen hastalıklardan biri olan epilepsi tespitinde de EEG sinyalleri önemli bilgiler sağlamaktadır. Bu çalışmada EEG sinyalleri kullanılarak epilepsi nöbetinin nöbet öncesi tespiti amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda epilepsi ve sağlıklı bireylerden alınan farklı durumlardaki EEG sinyalleri kullanılarak ön işleme adımları gerçekleştirildikten sonra EEG sinyallerinden, Gürbüz Yerel Ortalama Ayrışım insert ignore into journalissuearticles values(Robust Local Mean Decomposition, RLMD); ve Ampirik Kip Ayrışım insert ignore into journalissuearticles values(AKA); yöntemi kullanılarak elde edilen alt bant sinyallerinden öznitelikler çıkarılmıştır. Elde edilen öznitelikler ve Yapay Sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ile sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Yapılan çalışmalar doğrultusunda EEG sinyallerinin farklı durumlarına ait sınıflandırma sonuçları doğruluk, duyarlılık, özgüllük, kesinlik ve f1 skoru performans parametreleri kullanılarak ortaya konmuştur.