Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ayşe Nur TEKİNDOR
Danışman: Eda Akman Aydın
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Parkinson hastalığı (PH) beyinde dopamin adı verilen kimyasalın azalması sonucu ortaya çıkan nörodejeneratif bir hastalıktır. Parkinson hastalığın kesin bir tedavisi yoktur ancak erken evrelerde semptomların kontrol altına alınabilmesi için kullanılan bazı ilaçlar hastalığın ilerleme sürecinde kritik bir etkiye sahiptir. Parkinson hastalarının yaklaşık %90’ında vokal problemler görülmektedir ve erken evrelerde görülen ses bozuklukları hastanın konuşmasında belirgin olmasa da akustik analizler ile tespit edilebilmektedir. Bu tez çalışmasında derin öğrenme tekniklerinden faydalanılarak konuşma sinyallerine dayalı PH teşhisi için bir karar destek sistemi önerilmiştir. Çalışmalar üç senaryo üzerine kurgulamıştır. Senaryo 1'de konuşma sinyallerinin CNN & LSTM modellerine giriş verisi olarak kullanılması, Senaryo 2'de konuşma sinyallerinin basit, evrişimli ve yinelemeli oto kodlayıcı & LSTM modellerine giriş verisi olarak kullanılması, Senaryo 3'te ise konuşma sinyallerinden spektrogram, mel-spektrogram ve chromagram olarak elde edilen zaman frekans gösterimlerinin CNN & LSTM modellerinde kullanılmasını içermektedir. Oluşturulan temel CNN ve oto-kodlayıcı modellerinin LSTM katmanları ile hibritleşmesi ve derinleşmesinin sınıflandırma performansına etkisi gözlemlenmiştir. Çalışma kapsamında önerilen CNN & LSTM hibrit modeli %98,21, evrişimli oto-kodlayıcı & LSTM hibrit modeli ise %97,79 doğruluk oranı ile ses sinyallerine dayalı PH teşhisi için başarılı sonuçlar sağlamıştır. Ayrıca, zaman-frekans temsilleri ile eğitilen CNN & LSTM hibrit modeli ise %99,15 doğruluğa ulaşmıştır. Çalışmalar doğrultusunda, genel olarak modellerin hibritleştirilmesinin başarıyı artırdığı, ağın belli bir ölçüde derinleşmesinin ise sınıflandırma performansını iyileştirdiği sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler : Parkinson hastalığı, konuşma analizi, derin öğrenme, evrişimli sinir ağı, uzun kısa süreli bellek, oto-kodlayıcı