- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 21
- Özellik seçimi ve Derin Öğrenmeye Dayalı Parkinson Hastalığı Tespiti
Özellik seçimi ve Derin Öğrenmeye Dayalı Parkinson Hastalığı Tespiti
Authors : Mehmet Bilal Er
Pages : 428-436
Doi:10.31590/ejosat.817151
View : 9 | Download : 5
Publication Date : 2021-01-31
Article Type : Research
Abstract :Parkinson hastalığı, motor sistemini etkileyen uzun süreli ciddi bir nörodejeneratif hastalıktır. Yavaşça ilerler ve zamanla hücrelerinin dejenerasyonuna neden olur. Bu hastalığın teşhisi zordur ve toplumdaki yaygın hastalıklardan biridir. Beyindeki dopamin hücrelerinin yetersizliği nedeniyle, vücutta motor ve motor olmayan (konuşma, koku alma) kusurlara yol açar. Parkinson hastalarının çoğunda ses bozukluğu olduğu bilenmektedir. Parkinson hastalarındaki konuşma sinyalleri, normal insanlara kıyasla büyük farklılıklar göstermektedir. Bu araştırmada, Parkinson hastalığının sınıflandırılması için konuşma sinyallerinin akustik özellikleri kullanılarak derin öğrenmeye dayalı yöntem önerilmektedir. İlk adımda akustik özellikler genetik algoritmadan geçirilerek etkin özellikler seçilmiştir. İkinci adımında tasarlanan Konvolüsyonel Sinir Ağı (KSA) mimarisine bu özellikler girdi olarak verilmiştir. Deneyler literatürde yaygın kullanılan veri seti ile yapılmıştır. Bu veri seti iki sınıftan oluşmaktadır ve UCI Makine Öğrenimi deposundan alınmıştır. Özellik seçimi olmadan ortalama %87,66, özellik seçim ile ise ortalama olarak %88,98 doğruluk elde edilmiştir.Keywords : Parkinson, Derin öğrenme, Genetik algoritma