EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti

Türkiye'de ve dünyada; biyomedikal ve sinyal işleme konularındaki çalışmalara bakıldığında, hem teorik hem de uygulamalı olarak çok sayıda çalışmanın bulunduğu göze çarpmaktadır. Bu çalışmalar genel olarak; elektronik sistem tasarımları, matematiksel modeller, istatistik metotlarla yapılmış çalışmalar, yapay zekâ tabanlı (bulanık mantık, yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar içeren) çalışmalar ve tıbbi yazılımlar (genel olarak mobil uygulamalar ve cihaz otomasyonları) olarak gruplandırılabilir. Bu alandaki çalışmaların özellikle 2000 yılından sonraki artışı dikkat çekicidir. Türkiye'de ve dünyada veri madenciliği alanında çalışmaların çok yeni ve az oluşunun yanı sıra, tıbbi veriler üzerindeki veri madenciliği çalışmalarının yok denecek kadar az olması konunun önemini ortaya koymaktadır. Veri madenciliği süreçlerinin tıbbi veriler üzerinde uygulanması sonucunda analiz süresinin kısaldığı ve yüksek doğruluk oranı içeren sonuçlar elde edildiği görülmektedir. Çalışma bu bakımdan ele alındığında, güncel bir uygulama olarak önem taşımaktadır.Bu çalışmada; elektroensefolagram (EEG) verileri üzerinde, epileptik aktivitelerin olup olmadığının belirlenmesi ve daha sonraki aşamalarda geliştirilecek ilave yazılımlarla otomatik teşhis koymaya yardımcı bir araç geliştirilmesi amaçlanmıştır. Verilerin veri madenciliği süreçleri kapsamında sınıflama ve kümeleme algoritmaları kullanarak tespit edilebilmesi için öncelikli olarak sekiz adet öznitelik parametresi seçilmiş ve belirlenen öznitelik değerleri hesaplanmıştır. Belirlenen öznitelikler için elde edilen sonuçlar, on bir ayrı veri madenciliği algoritmasına tabi tutulmuş ve seçilen bazı algoritmaların yüksek doğruluk oranı ile epileptik aktiviteyi tespit ettiği görülmüştür. Böylelikle farklı veri madenciliği algoritmaları ile elde edilen sonuçların hesaplama sürelerinin ve doğruluk oranlarının kıyaslanması sağlanmıştır. En yüksek doğruluk oranını verdiği tespit edilen algoritmalar yardımı ile bu alanda çalışan uzmanların epileptik aktivite teşhisi koymalarına zemin oluşturmak, ilgililerin teşhis sürecinde karar vermelerini kolaylaştırmak ve konulan teşhislerde doğruluk oranını yükselterek, Türkiye'de nöroloji ve bilgisayar bilimleri literatürüne katkı sağlanması hedeflenmiştir.