Automatic Recognition of Parkinson’s Disease from Sustained Phonation Tests Using ANN and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier

Authors : Mehmet Fatih ÇAĞLAR, Bayram ÇETİŞLİ, İnayet Burcu TOPRAK

Pages : 59-64

View : 17 | Download : 7

Publication Date : 2010-09-01

Article Type : Other Papers

Abstract :Parkinson hastalığı, epilepsi ve Alzheimer hastalığı hasta ve ailesinin yaşamını etkileyen nörolojik bozukluklardır. Parkinson hastalığı, ruhsal durum çöküntülerine ve bilişsel bozukluklara sebep olur. Genellikle, bu hastalığın teşhisinde Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeğinin kullanıldığı gözle incelenme ve karşılıklı konuşmaya dayalı nörolojik muayene ve hastanın medikal hikâyesi esas alınır. Bu çalışmada, sağlıklı kişiler ile Parkinson hastalığı olan kişileri birbirinde ayırt etmek amaçlandı. Bu sebeple, insanın biyomedikal konuşma sesinden insert ignore into journalissuearticles values(sürdürülmüş fonasyon test kayıtları); elde edilmiş özelliklerini içeren Parkinson veri seti kullanıldı. Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); biyomedikal alanda modelleme, veri analizi ve teşhis amaçlı sınıflandırma için geniş uygulama alanı bulmaktadır. Sınıflandırma için iki tip YSA kullanıldı: Çok Katmanlı Algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(ÇKA); ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları insert ignore into journalissuearticles values(RTFA);. Diğer metot olarak ise Dilsel Kuvvetli Adaptif Sinir-Bulanık Sınıflayıcı insert ignore into journalissuearticles values(DKASBS); kullanıldı. DKASBS aynı zamanda veri setinden özellik seçimi için de kullanıldı. Dilsel Kuvvetli Adaptif Sinir-Bulanık Sınıflayıcı %95.38 eğitim ve %94.72 test başarı oranları ile en iyi tanıma sonuçlarını vermiştir.
Keywords : Parkinson Hastalığı, Sürdürülmüş Sesli Harf Fonasyonu, Sınıflandırma, Dilsel Kuvvetli Adaptif