Şizofreni Hastalığının Tanısına Yönelik Beyin Dalgalarının Derin Öğrenme Yöntemleri ile İncelenmesi

Authors : Berkay Serin, Sevcan Emek

Pages : 325-337

Doi:10.46387/bjesr.1332678

View : 179 | Download : 254

Publication Date : 2023-10-27

Article Type : Research Paper

Abstract :İnsan beyninin matematiksel modeli üzerine kurulan tekniklerin kullanılması, insan için hayati olan düşünme, hafıza, algılama, konuşma ve diğer yaşam aktivitelerinin sürdürülmesinde bir takip sistemi oluşturmaktadır. Bu çalışmada şizofreni hastalığın teşhis edilmesine yönelik alternatif bir yaklaşım sunulmaktadır. Çalışmada, 14 şizofreni hastası ve 14 sağlıklı bireyden alınmış, 19 EEG kanalıyla standart 10-20 EEG montajı kullanılarak 250 Hz örnekleme frekansı ile elde edilen veriler kullanılmaktadır. Çalışma boyunca, bu veriler farklı şekillerde sınıflandırılmakta ve deneysel çalışmalarla elde edilen bulgular doğruluk ve harcanan süre açısından karşılaştırılmaktadır. İlk yaklaşım olarak, beyin dalgalarının işlenmeden evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Network -CNN) ile yürütmek olsa da CNN her nöron katmanı arasında birbiriyle ilişkili dalga verilerini unuttuğu için verimli bir sonuç vermediği gözlemlenmektedir. Bu nedenle, verilerin bütünlüğünü koruyacak tekrarlayan sinir ağları (Recurrent Neural Network -RNN) kullanılmaktadır. Çalışma genelinde, beyin dalgaları önerilen ve yapılandırılmış derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılmakta ve en verimli olanına ulaşmaya çalışılmaktadır.
Keywords : Beyin Dalgası, Sınıflama, Derin Öğrenme, CNN, RNN

ORIGINAL ARTICLE URL