Yazar "Özel, Erdoğan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • [ X ]
    Öğe
    Parkinson hastalığının teşhisi için yürüyüş sinyallerinde artefakt giderme algoritmalarının uygulanması
    (Siirt Üniversitesi, 2021) Özel, Erdoğan; Kaya, Yılmaz
    Parkinson Hastalığı (PH) zamanla ilerleyen nörolojik bir hastalıktır. Bu durumdan etkilenen insanlar, beynin sinir hücrelerinde bulunan ve insanların hareketini koordine etmede hayati bir rol oynayan bir kimyasal olan dopamin sıkıntısı yaşarlar. PH ilerledikçe, hastalanan kişi normal olarak hareketlerini kontrol edemez. PHndan etkilenen bireyler, hastalığın farklı aşamalarında yürüyüş bozuklukları ve titreme olayları gibi belirgin semptomlar gösterirler. Yürüyüş bozuklukları, yürüme hızının azalması ve küçük adımlar şeklinde kendini göstermektedir. Yürüyüş bozukluğu, hastalığın tüm aşamalarında ilerleyicidir. Yürüyüş bozukluğu kas sertliği, azalmış kuvvet, anormal ritmiklik, vücudun sol ve sağ kısımlarının asimetrisi ve adım uzunluklarının anormal ölçeklenmesinden kaynaklanmaktadır. PH hareket bozukluğu semptomları olan bir sinir hastalığı olduğundan, merkezi sinir sistemindeki dejenerasyon hastalığın erken evresinde bireyin lokomotor sistemleri kontrol etme yeteneğini azaltır. Dolayısıyla yürüyüş etkilenir ve böylece yürüyüşün analizi PH'nın erken tespiti için nicel ve noninvaziv bir yöntem sunmaktadır. Ayak üzerindeki güç dağılımı PH ve sağlıklı kişiler için değişmektedir. Bu güç dağılımların karakteristik özellikleri sağlıklı ve hasta bireyleri birbirinden ayırt etmek için kullanılabilir. Yürüyüş analizi genellikle yürüme performansının değerlendirilmesi için rutin klinik testin bir parçası olarak kullanılır. Bu çalışmada, Parkinson hastası olan bireyleri yürüyüş işaretlerinden sağlıklı bireylerden ayrıştırılması için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Yürüyüş ve titreme işaretleri PH teşhisinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Yürüyüş işaretleri genellikle çok kanallı olarak ölçülmektedir. Bir kanalda işaretler ölçülürken diğer kanalların gürültü etkisi olabilir. Bundan dolayı işaretlerde olası gürültülerin temizlenmesi için yürüyüş işaretlerine CAR, MCAR ve WCAR yöntemleri uygulanmıştır. Oluşan temiz sinyallerden LBP dönüşümü uygulandıktan sonra istatistiksel öznitelikler çıkarılmıştır. Bu öznitelik grupları KNN, LR ve RF gibi sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Bu çalışmada önerilen yaklaşımı test etmek için üç farklı çalışmadan elde edilmiş toplam 93 Parkinson hastanın (PD) (ortalama yaş: 66.3 yıl; %63 erkek) ve kontrol amaçlı 73 sağlıklı bireyin (CO) (ortalama yaş: 66.3 yıl; %55 erkek) yürüme ölçümlerini içermektedir. "Ga" olarak etiketlenmiş veri seti 29 Parkinson hastadan ve 18 kontrol grubu denekten elde edilmiş 113 (75 PH+38 Kontrol) kayıt içermektedir. "Ju" olarak etiketlenmiş veri seti ise 29 Parkinson hastadan ve 26 kontrol grubu denekten elde edilmiş 129 (104 PH+25 Kontrol) kayıt içermektedir. Son olarak "Si" olarak etiketlenmiş veri setinde 35 Parkinson hasta ve 29 kontrol denekten elde edilmiş 64 (35PH+29 Kontrol) kayıt içermektedir. Sonuçlara bakıldığında gürültüleri en iyi temizleyen adaptif bir yöntem olan WCAR yöntemi bulunmuştur. Sınıflandırma metodu olarak ise en iyi sınıflandırıcı KNN yöntemi olarak gözlenmiştir. En iyi başarı oranı %92.96 olarak bulunmuştur. Çalışmada ayrıca PH teşhisinde hangi ayaktaki işaretlerin etkili olduğu incelenmiştir. Kullanılan veri setine göre PH teşhisinde Sol ayaktaki işaretlerin daha iyi ayırt edici öznitelikler sağladığı görülmüştür. Veri seti, normal, kendi kendine seçilen hızlarında, düz bir zeminde yaklaşık 2 dakika boyunca yürütülerek, bireylerin düşey yer tepkime kuvveti (vertical ground reaction force, VGRF) kayıtları elde edilmiştir. Bireylerin her ayağı altında, zamanın bir fonksiyonu olarak gücü (Newton cinsinden) ölçen 8 sensör bulunmaktadır. Her sensörden kayıt edilen işaretlere filtre yöntemler uygulandıktan sonra çıkarılan özniteliklerin kullanılması ile gözlenen başarı oranı %84.02 olarak elde edilmiştir. Sensör 5 ayak tabanlarının tam orta kesiminde bulunmaktadır. Dolayısıyla ayak tabanlarının merkezlerinden elde edilen işaretler diğer bölgelerdeki işaretlere daha etkin işaretler sağladığı görülmüştür. Sonuçlara bakıldığında işaretlerde gürültü temizleme yöntemlerinin PH teşhisinde başarıyı artırdığı görülmüştür.