Şeker, MesutÖzerdem, Mehmet Siraç2022-11-172022-11-172020Şeker, 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)978-172817206-42165-0608https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9302467https://hdl.handle.net/11468/10781Bu 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 düşünülmektedirIn 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.trinfo:eu-repo/semantics/closedAccessŞizofreniEEGInter-hemisferikIntrahemisferikUyumluluk analiziSchizopreniaInter-hemisphericIntrahemisphericCoherence analysisConference Object14WOS:0006531361004402-s2.0-8510030331210.1109/SIU49456.2020.9302467N/AN/A