ANN Supported Decision System Performance in Diagnosing Parkinson’s Disease

Authors : Ugur FİDAN, Neşe ÖZKAN

Pages : 8-14

Doi:10.31590/ejosat.araconf2

View : 108 | Download : 21

Publication Date : 2020-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Parkinson hastalığı (PD), dopamin üreten beyin hücrelerinin işlev kaybıyla sonuçlanan nörodejeneratif bir hastalıktır. PD'nin primer tanımı; hastaların% 70'inde üst ve alt ekstremitelerde titreme,% 30'unda harekette yavaşlama ve sertlik gibi görülür. Arşimet spiral tekniği, PD motor bozukluklarını incelemek için geliştirilmiş bir klinik test yöntemidir. Spiral test çizim tekniğinin güvenilirliği ve geçerliliği, Birleşik Tahmin Derecelendirme Ölçeği (UPDRS) ile karşılaştırılarak istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Bu çalışmada, statik bir spiral test ve dinamik bir spiral test çizimlerinin yapılması, sinyal işleme teknikleri kullanılarak karakteristiklerin çıkarılması ve yapay sinir ağı modeli kullanılarak Parkinson hastalığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Hastalığın sınıflandırılmasında, sadece sınıflandırmada sadece DST ve f skor oranı kullanan SST ve YSA sırasıyla 0.95 ve 0.92 olarak bulundu. SST ve DST yöntemleri birlikte değerlendirildiğinde YSA sınıflandırma başarısı 0,99 bulunmuştur. Bu nedenle, hastalığın sınıflandırılmasında SST ve DST yöntemlerinin sadece SST ve DST kullanan sınıflandırmalardan daha başarılı olduğu bulunmuştur. Çalışma sonucunda SST ve DST verilerinin kombinasyonu kullanılarak PD,% 98.6 doğruluk ve 0.99 f skoru ile yapay zeka teknikleri ile sınıflandırılmıştır.
Keywords : Biyomedikal Sinyal İşleme, Parkinson Hastalığı, Yapay Sinir Ağları YSA, Spiral Analiz

ORIGINAL ARTICLE URL