Deep learning for the classification of bipolar disorderusing fNIRS measurements

İşlevsel Yakın İnfrared Spektroskopi (fNIRS) psikiyatrik bozuklukların sınıflandırılmasında öne çıkan bir sinirsel görüntüleme tekniğidir ve fNIRS kullanılarak psikiyatrik bozuklukların sınıflandırılmasında güvenilir doğruluk sonuçları elde edilmektedir. Yüksek zamansal çözünürlük, uygulanabilirlik ve kafa hareketlerine karşı kısmi direnç, fNIRS metodunu diğer görüntüleme metodları arasında öne çıkarmaktadır. fNIRS verisi tek boyutlu çok kanallı bir zaman serisidir. Bu tezde bipolar bozukluk, zaman serisi sınıflandırılmasında özelleşmiş en gelişkin metodlardan bazıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Tek Boyutlu Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Tek Boyutlu Rezidüel Sinir Ağları (ResNet) ve Kodlayıcı Ağlar, içerisinde 33 kontrol ve 28 bipolar örnek olan fNIRS verileri üzerinde eğitilmiş, değerlendirilmiş ve kıyaslanmıştır. Eldeki örnek sayısı yeterince fazla olmamasına rağmen farklı test metodları kullanılarak ümit verici doğruluk oranları elde edilmiştir. 75.32%'lik en iyi sınıflandırma doğruluğu, ResNet sınıflandırıcısı kullanılarak elde edilmiştir.