- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 28 Special Issue
- Kombine Derin Öğrenme Tabanlı Epileptik Nöbet Teşhisi
Kombine Derin Öğrenme Tabanlı Epileptik Nöbet Teşhisi
Authors : Muhammet VARLI, Hakan YILMAZ
Pages : 1210-1216
Doi:10.31590/ejosat.1013489
View : 14 | Download : 4
Publication Date : 2021-11-30
Article Type : Research
Abstract :Epilepsi hastalığı yaygın nörolojik hastalıklardan bir tanesi olarak öne çıkmaktadır. Epilepsi hastalığının teşhisinde elektroensefalografi (EEG) kullanılarak beynin sinirsel aktivitesi gözlemlenir ve bu da epilepsi hastalığının teşhisine olanak sağlar. Günümüzde genel olarak biyolojik sinyallerden hastalık teşhisinde klasik makine öğrenmesi yöntemleri sıklıkla kullanılmakla birlikte son yıllarda derin öğrenme yapıları ön plana çıkmaktadır. Derin öğrenme ağları sinyallerden özellik çıkarımına gerek duymaması, özellikler için ek bir çaba gerektirmemesi, insan kaynaklı hesaplama hatalarının önüne geçmesi ve zaman kaybının önüne geçmesi açısından klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre daha avantajlı bir konuma gelmektedir. Bu çalışmada, zaman serisi EEG sinyalini, zaman-frekans bileşenlerini temsil edecek görüntüleri ve ham EEG sinyallerinin sayısal değerlerini kullanarak epilepsi nöbet aktivitesini otomatik bir şekilde tespit eden kombine bir derin öğrenme modeli üzerine çalışılmıştır. Çalışmada Bonn Üniversitesinin halka açık epilepsi veri seti kullanılmıştır. Veri seti sağlıklı ve epilepsi hastası insanlardan kaydedilen A,B,C,D,E şeklinde etiketlenmiş EEG kayıtlarını içermektedir. Bu çalışmada EGG sinyallerinin zaman dizisini ve zamana bağlı EEG sinyallerinin zaman-frekans-görüntü dönüşümlerini kullanarak kombine bir model ortaya koyulmuştur. Sinyalleri görüntülere dönüştürmede CWT ve STFT yöntemleri kullanılmıştır. Oluşturulan modelin CNN girdilerinde STFT görüntüleri kullanıldığında ikili sınıflandırma için %99.47 doğruluk oranı elde edilmiştir. CWT görüntüleri ile ise %99.27 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Elde edilen model, EEG verilerinde epilepsi nöbet aktivitesinin olup olmadığını yüksek başarı ile tespit edebilmektedir.Keywords : Epilepsi, Evrişimli Sinir Ağı, Yinelenen Sinir Ağı, EEG, Epileptik nöbet teşhisi