Sağlıklı, hafif bilişsel bozukluk ve alzheimer hastalığı elektroensefalografi sinyallerinin sınıflandırılması

Demans terimi, beyin hücrelerinin ölümü veya hasar görmesi nedeniyle bilişsel ve davranışsal fonksiyonların bozulması ile karakterize edilen nörodejeneretif bozukluğu tanımlar. Demansın en yaygın görülen türü olan Alzheimer Hastalığı (AH) bilişsel, entelektüel eksiklikler ve davranış bozuklukları ile karakterize edilen progresif bir hastalıktır. Hafif bilişsel bozukluk (HBB) ise yaşları için beklenenin ötesinde bilişsel bozukluk gösteren; fakat AH tanı ölçütlerini karşılayacak kadar kuvvetli semptomlar göstermeyen bireyleri tanımlar. Her yıl yaklaşık %10-15 oranında HBB hastası, AH'ye ilerlemektedir. Bu hastalıkların teşhisi; bilişsel testlerin, fiziksel ve nörolojik muayenelerin, nörogörüntüleme yöntemlerinin, kan ve beyin omurilik sıvısı incelemelerinin sonuçlarının yorumlanmasıyla yapılır. Dolayısıyla tanı süreci zaman alan, hedef hasta popülasyonu için zorlukları olan ve subjektif sonuçlar verebilen bir süreçtir. Bunun yanında demansın erken teşhisi hastalara ve yakınlarına bu süreci planlamaları için zaman tanımaktadır. Aynı zamanda bu hastalıkların tedavisi olmasa da erken evrede başlanan tedavi süreçleri, hastalığın ilerlemesini yavaşlatabilir ve semptomların hafiflemesini sağlayabilir. Bu tez çalışmasında da AH ve HBB'nin tanısını sağlamak için, invaziv olmayan, ucuz, objektif sonuçlar verebilen bir yöntem olan elektroensefalografi (EEG) sinyallerinin kullanılabilirliği araştırılmıştır. Yapılan araştırmada Başkent Üniversitesi Ankara Hastanesi Nöroloji Kliniği'ndeki uzman doktorlar tarafından yapılan teşhis doğrultusunda gerçek hastalardan toplanan EEG sinyalleri incelenmiştir. Çalışmada EEG sinyalleri, ayrık dalgacık dönüşümü (ADD), güç spektral yoğunluğu (GSY), koherans, sürekli dalgacık dönüşümü (SDD) yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda farklı yöntemler için farklı öznitelik çıkarımları yapılmıştır. Ayrık dalgacık yöntemi ile yapılan analizlerde sinyaller 6 alt banda (delta (0-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa (8-12 Hz), beta1 (12-16 Hz), beta2 (16-32 Hz), gama (32-48 Hz)) ayrıştırılmış. Elde edilen 6 bandın ortalama, maksimum-minimum değerleri, varyansı ve standart sapması öznitelik seti olarak belirlenmiştir. Ayrıca elde edilen alt bantların GSY'sinin genlik toplamı ve varyansı frekans öznitelikleri olarak belirlenmiştir. Bunun yanında interhemisfer kanal çiftleri arasındaki koherans analizi sonucunda elde edilen normalize alt bant koheransları öznitelik olarak çıkartılmıştır. Son olarak sinyale uygulanan SDD sonucunda elde edilen, alt bant frekanslarına ait katsayıların ortalama, standart sapma ve kendi aralarındaki oranları kullanılarak farklı bir öznitelik seti oluşturulmuştur. Elde edilen öznitelik setlerinin AH, HBB ve sağlıklı kontrol EEG sinyallerini ayrıştırma başarısının ölçülmesi için destek vektör makineleri, k-en yakın komşu, karar ağaçları gibi sınıflandırıcı algoritmaları ile sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Çalışma sonucunda literatürdeki doğruluk oranlarına göre yüksek ya da aynı seviyede sonuçlar verebilen ve başarılı bir şekilde teşhis koyabilen bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.