Doğrusal olmayan EEG dinamikleri ile anksiyete tespiti

Authors : Elif Uğurgöl, Turgay Batbat, Demet Yesilbas, Miray Altınkaynak, Ayşegül Güven, Esra Demirci, Nazan Dolu

Pages : 558-567

Doi:10.28948/ngumuh.1359809

View : 178 | Download : 176

Publication Date : 2024-04-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Anksiyete, toplum içerisinde sıklıkla rastlanılan ve aşırı kaygı ile karakterize edilen psikiyatrik bir bozukluktur. Mevcut subjektif yöntemler düşünüldüğünde bu bozukluğun kantitatif yöntemlerle tespiti önem kazanmaktadır. Bu amaçla yapılan çalışmada 4’lü likert tipli Beck Anksiyete Ölçeği kullanılıp gerekli klinik değerlendirmeler yapılmıştır. Değerlendirme sonucunda anksiyete bozukluğu bulunan grup ve kontrol grubu şeklinde iki katılımcı grubu belirlenmiştir. Katılımcılardan dinlenim durumunda Elektroensefalografi (EEG) kayıtları alınmış daha sonra EEG sinyallerinden entropi ve Hjorth (karmaşıklık, hareketlilik) parametreleri hesaplanmıştır. Hesaplanan öznitelikler makine öğrenmesinde K -En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, kNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (Multi-Layer Perceptron, MLP) ve Rastgele Orman (Random Forest, RF) sınıflandırma algoritmalarıyla sınıflandırılmışlardır. Bu sınıflandırıcılardan en başarılı sonuç veren model olan kNN %88.4 değerine kadar ulaşabilmiştir. Ayrıca farklı parametrelerin bir arada kullanımının başarı oranında 3 algoritma için yükselişe sebep olduğu gözlenmiştir. Bu sonuçlar makineli öğrenme tekniklerinin anksiyetenin tanı süreçlerinde kullanımına uygun olduğunu gösteren çalışmaları desteklemektedir.
Keywords : EEG, Anksiyete Bozukluğu, Dinlenim Durumu, Makineli Öğrenme

ORIGINAL ARTICLE URL