Beyin sinyalleri kullanılarak psikiyatrik hastalıkların derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemleriyle incelenmesi

Psikiyatrik bozukluklar, bireyler, aileler ve toplum üzerinde önemli etkileri olabilen büyük bir halk sağlığı sorunudur. Bu bozuklukların erken teşhis ve tedavisi, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve topluma olan yükü hafifletebilir. Elektroensefalografi (EEG), beyindeki elektriksel aktiviteyi kaydetmek için kullanılan invaziv olmayan bir tıbbi görüntüleme tekniğidir. EEG sinyalleri, şizofreni, depresyon ve anksiyete dahil olmak üzere çeşitli nörolojik bozuklukların teşhisinde kullanılabilir. Derin öğrenme ve makine öğrenme, EEG sinyallerini analiz etmek için kullanılabilen iki tür yapay zekadır (AI). Bu yöntemler, psikiyatrik bozukluklarla ilişkili olan EEG sinyallerindeki kalıpları belirlemek için kullanılabilir. Bu çalışma, psikiyatrik bozuklukların EEG sinyallerine etkisini incelemek için derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin kullanımını araştırmıştır. Çalışmada, şizofreni, depresyon ve anksiyete dahil olmak üzere çeşitli psikiyatrik bozuklukları olan hastalardan alınan EEG sinyallerinin bir veri seti kullanılmıştır. Çalışmada, derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin, psikiyatrik bozukluklarla ilişkili olan EEG sinyallerindeki kalıpları tanımlayabildiği bulunmuştur. Bu kalıplar, psikiyatrik bozuklukların teşhis ve tedavisinin iyileştirilmesi için kullanılabilir. Genel olarak, bu çalışma, derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin psikiyatrik bozuklukların EEG sinyallerine etkisini incelemek için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu yöntemlerin psikiyatrik bozuklukların teşhis ve tedavisini iyileştirme potansiyeli vardır. Anahtar Kelimeler: Psikiyatrik bozukluklar, EEG sinyalleri, Derin öğrenme, Makine öğrenme, Teşhis & Tedavi