TY  - JOUR
TI  - Yapay öğrenme yöntemleri ve dalgacık dönüşümü kullanılarak nöro dejeneratif hastalıkların teşhisi
AB  - Bu çalışma da yere uygulanan kuvvet sinyalleri kullanılarak Amyotrofik lateral skleroz (ALS), Huntington hastalığı (HD) ve Parkinson hastalığı (PD) gibi nöro dejeneratif hastalıkların (NDD) sınıflandırılmasında kullanılabileceği önerilmektedir. Deneyler 16 kontrol bireyi (CO), 13 ALS, 20 HD ve 15 PD'ye ait veriler kullanılarak gerçekleştirildi. İlk olarak kuvvet sinyalleri, Discrete Meyer (dmey) dalgacığı kullanılarak yedinci seviyeye kadar ayrıştırıldı. Yeni oluşan sinyallerden yedinci seviyedeki yaklaşım sinyali seçildi. Bu sinyal üzerinde tepe (peak) analizi gerçekleştirilerek sinyalin lokal maksimumları, tepe'nin x ekseni değerleri, tepe genişliği ve tepe çıkıntıları elde edildi. Daha sonra bu dört tepe özelliğinin her birinden 15 adet temel istatistiksel öznitelik elde edildi. Böylelikle sol ayak için 60 ve sağ ayak için 60 olmak üzere toplamda 120 öznitelik elde edildi. Daha sonra OneRules sınıflandırıcı kullanılarak bu öznitelikler içerisinden en çok enformasyon veren öznitelikler seçildi. Bir sonraki aşamada ise Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağı (RBFNetwork), Adaptif Yükseltme (Adaboost) ve Eklemeli Lojistik Regresyon (LogitBoost) algoritmaları kullanılarak ALS-CO için %93,1 doğruluk, HD-CO için %97,22 doğruluk, PD-CO için %83,87 doğruluk ve NDD-CO için %92,18 doğruluk elde edildi
AU  - AYDIN, Fatih
AU  - Aslan, zafer
PY  - 2017
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 32
IS  - 3
SN  - 1300-1884
SP  - 749
EP  - 766
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/247127
ER  -