Biyoelektriksel İşaretlerde Rahatsızlık Teşhisinin Yorumlanması

Abstract

Veri analiz ve sınıflandırma tekniklerinin gelişmesinin sonucu olarak biyomedikal çalışmalarda akıllı hesaplama yöntemlerinin kullanımı oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Normal ve hasta kişilerden alınan biyoelektriksel işaretlerin sınıflandırılması için elde edilen eğrilerin yorumlanması, üzerinde durulması gereken önemli bir noktadır. Bu çalışmanın amacı, biyoelektriksel işaretlerden biri olan EEG verilerinin Receiving Operation Curve (ROC) eğrileri ve hata matrisleri kullanılarak sınıflandırmanın ne oranda yapıldığını tespit etmektir. Böylece ağa yeni bir veri girdisi durumunda ağın doğru bir şekilde sınıflandırma yapması sağlanacaktır. Yapay sinir ağları (YSA), deneme yanılma yolu ile öğrenme ve genelleştirme yapabilmekte ve az da olsa hata payı ile öğrenme işlemine devam etmektedir. Yani amaç ağın ezberlemesini engelleyip, öğrenmesini sağlamaktır ki ancak bu durumda farklı veri girişlerinde doğru bir tespit yapılır. Bu çalışmada,sağlam ve epilepsi hastalarına ait veriler yapay sinir ağları ile eğitilerek, normal ve epilepsi tespiti performans analizi, hata matrisi ve ROC eğrisi ile incelenmesine imkân sağlar.