Şizofreni teşhisinde bir nöro-isaretçi olarak EEG uyumluluğu

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-9245-6790en_US
dc.authorid0000-0002-9368-8902en_US
dc.contributor.authorŞeker, Mesut
dc.contributor.authorÖzerdem, Mehmet Siraç
dc.date.accessioned2022-11-17T11:08:24Z
dc.date.available2022-11-17T11:08:24Z
dc.date.issued2020en_US
dc.departmentDicle Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu deneysel çalışmada, şizofreni (sch) hastalığı tespitinde EEG uyumluluk tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Bu bağlamda 16 kanallı EEG sisteminde 6 inter-hemisferik, 3 sol ve 3 sağ intra-hemisferik elektrot çiftleri ile hesaplanan uyumluluk değerleri, öznitelik vektörü olarak kullanılmıştır. sch ve sağlıklı (norm) katılımcılara ait uyumluluk değerlerinin ayırt edilmesinde k en yakın komşuluk (k-NN), destek vektör makinası (SVM) ve çok katmanlı algılayıcılar (MLP) algoritmalarından faydalanılmıştır. Önerilen çalışmada, beynin tüm bölgelerinde, sch hastalarına ait uyumluluk ölçümlerinin norm gruba göre daha düşük seyrettiği gözlemlenmiştir. sch hasta grubunda yüksek frekans bantlarında (beta-gama) artan uyumluluk değerleri gözlemlenmiştir. Inter-hemisferik elektrot çiftlerinde (F3-F4, C3-C4) daha yüksek genlikte uyumluluk değeri gözlenirken intra-hemisferik elektrotlara göre sch teşhis oranları da daha yüksektir. Inter-hemisferik eletrotların bu denli başarılı olmasının kaynağı iki farklı yarım kürede konumlanan elektrotlar arasında belirli bir mesafenin olmasıdır. Ayrıca hastalık tespiti sağ yarım kürede, sol yarım küreye nazaran daha efektif yapılmaktadır. sch-norm ikili sınıflandırmada en yüksek başarım oranı %99.22 ile k-NN algoritmasıyla elde edilmiştir. Mevcut çalışmanın klinik uygulamalarda sch hastalığı teşhisinde etkin çözümler üretebileceği düşünülmektediren_US
dc.description.abstractIn this experimental study, an EEG coherence based approach is proposed for diagnosis of schizophrenia (sch). In this sense, coherence values estimated from 6 interhemispheric, 3 of left and right intra-hemispheric electrode pairs selected from 16 EEG channel system were used as feature vectors. Classification algorithms of k-nearest neighbor (k-NN), support vector machine (SVM) and multi-layer perceptron (MLP) were utilized for discrimination of coherences belonging sch and healthy (norm) participants. In proposed study, coherence measurements of sch patients were observed slightly lower according to norm groups over all brain regions. Increasing coherence measurements were observed at higher frequency bands (beta-gamma) for sch patients. While higher amplitude of coherence values are achieved for inter-hemispheric electrode pairs (F3-F4, C3-C4), diagnostic ratio of sch is also concvincing as compare with intra-hemispheric electrodes. High achievement of inter-hemispheric electrode pairs stems from definite distance between two probes located on different hemisphere. Moreover, diagnosis of sch is performed effectively at right hemisphere compared to left. In binary classification of sch and norm, highest accuracy was obtained as 99.22% using kNN algorithm. Proposed work is thought to generate effective solutions for diagnosis of sch disorder in clinical applications.en_US
dc.description.sponsorshipIstanbul Medipol Universityen_US
dc.identifier.citationŞeker, M. ve Özerdem, M.S. (2020). Şizofreni teşhisinde bir nöro-isaretçi olarak EEG uyumluluğu/EEG coherence as a neuro-marker for diagnosis of schizophrenia. In 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2020 - Proceedings. (pp. 1-4)en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU49456.2020.9302467en_US
dc.identifier.endpage4en_US
dc.identifier.isbn978-172817206-4
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.scopus2-s2.0-85100303312en_US
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9302467
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/10781
dc.identifier.wosWOS:000653136100440
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Science
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.institutionauthorŞeker, Mesut
dc.institutionauthorÖzerdem, Mehmet Siraç
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEE-Institute of Electrical Electronics Engineers INC.en_US
dc.relation.ispartof2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2020 - Proceedingsen_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectŞizofrenien_US
dc.subjectEEGen_US
dc.subjectInter-hemisferiken_US
dc.subjectIntrahemisferiken_US
dc.subjectUyumluluk analizien_US
dc.subjectSchizopreniaen_US
dc.subjectInter-hemisphericen_US
dc.subjectIntrahemisphericen_US
dc.subjectCoherence analysisen_US
dc.titleŞizofreni teşhisinde bir nöro-isaretçi olarak EEG uyumluluğuen_US
dc.title.alternativeEEG coherence as a neuro-marker for diagnosis of schizophreniaen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
EEG Coherence as a Neuro-marker for Diagnosis of.pdf
Boyut:
437.56 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Konferans öğesi
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu