Nörodejeneratif hastalıkların entropi tabanlı öznitelikler kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Dilara Arapoğlu
Danışman: Ersoy Öz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Nörodejeneratif hastalıklar son dönemde giderek yaygınlaşmaktadır ve tespit edilmeleri önem taşımaktadır. Yürüyüş anormallikleri, nörodejeneratif hastalıklarda görülen bir belirtidir. Parkinson, Amyotrofik lateral skleroz (ALS) ve Huntington gibi hastalıklar, nörodejeneratif hastalıklar olarak adlandırılır. Parkinson hastalığı, sinir sistemini ve vücudun sinirler tarafından kontrol edilen kısmını etkileyen, yaygın olarak titreme semptomu görülen bir hastalıktır. ALS hastalığı, beyin ve omurilikteki sinir hücrelerini etkileyerek kas kontrolünün kaybına neden olan ve ilerleyebilen bir sinir sistemi hastalığıdır. Huntington hastalığı, beynin bazı bölümlerinin zamanla düzgün çalışmasını engelleyen, kişinin fonksiyonel yetenekleri üzerinde geniş bir etkiye sahip olan ve genellikle hareket, düşünme gibi eylemlerde bozukluğa yol açan bir hastalıktır. Bu tezin amacı, makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak yürüyüş kuvveti yoluyla bir nörodejeneratif hastalık için sınıflandırma yapmaktır. Makine öğrenmesi yöntemlerinde öznitelik olarak tanımlayıcı istatistikler ve entropi tabanlı öznitelikler kullanılmıştır. Sınıflandırmada kullanılacak algoritmalar; K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon, Saf Bayes, Rastgele Orman, XGBoost, LightGBM'dir. Sınıflandırma algoritmaları için Physionet üzerindeki Neurodegenerative Disease Database yürüyüş veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinde her denekten 5 dakika boyunca herhangi bir tekerlekli sandalye ya da yardımcı cihaz bulunmadan, ayak bileklerine kayıt cihazı takılarak normal hızlarında yürümeleri istenmiştir. ALS deneği olan 11, Huntington deneği 20, Parkinson deneği 15, kontrol grubu olan sağlıklı deneklerde 16 örnek bulunmaktadır. Bu veri setinden entropi tabanlı öznitelikler yaratılacak olup, bu öznitelikler istatistiksel tabanlı öznitelikler ile sınıflandırma amacıyla kullanılacaktır. Tezin sonucunda ise makine öğrenmesi algoritmaları ile 4 grubun entropi tabanlı öznitelik çıkarımları ve istatistiki öznitelikler ile başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Nörodejeneratif hastalıklar, entropi, yürüyüş kuvveti, sınıflandırma