Parkinson Hastalığında Ses Sinyalleri Üzerinden Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırılması

Authors : İbrahim Halil GÖKÇİN

Pages : 130-140

Doi:10.46578/humder.1217255

View : 33 | Download : 34

Publication Date : 2023-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Parkinson hastalığının belirtilerinden olan konuşma bozukluğu ve yazı yazmada zorlanma gibi semptomlar günümüzde makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmada da konuşma bozukluklarının değerlendirilmesine yönelik kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılmasının yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada örneklem olarak Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Nöroloji kliniğinde 188 Parkinson hastası ve 64 sağlıklı bireyden toplanan verilerle oluşturulmuş olan PCD veri seti kullanılmıştır. Bu çalışmada, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM); kullanılmıştır ve DVM için ise Doğrusal Kernel, Polinomsal Kernel ve RBF Kernel kullanılmıştır. Adaboost Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Konvolüsyonel Sinir Ağları,Çok Katmanlı Algılayıcılar ve Derin Boltzmann Makinesi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda en iyi sonuçların Konvolüsyonel Sinir Ağları algoritmasından elde edildiği görülmüştür.
Keywords : Parkinson, Ses Sinyalleri, Makine Öğrenmesi