Makine öğrenmesi yöntemleri ile Parkinson hastalığının teşhis edilmesi

Abstract

Parkinson Hastalığı beyinde dopamin üreten hücrelerin kaybından kaynaklanan yavaş ilerleyen nörolojik bir hastalıktır. İlk kez 1817 yılında James Parkinson isimli bir İngiliz doktor tarafından tanımlanmıştır. Sinir hücre kaybı sonucu gelişen hastalıklar arasında Alzheimer'dan sonra en sık görülen hastalık Parkinson'dur ve bu hastalık ortalama 60 yaşlarında ortaya çıkmaktadır. Dünyada ortalama 5 milyon, Türkiye'de ise 150 bin Parkinson Hastası olduğu tahmin edilmektedir. Parkinson Hastalığı Titreme, hareketlerde yavaşlama, denge bozuklukları, konuşma, yazma ve yürüme bozuklukları gibi hayat kalitesini önemli ölçüde olumsuz etkileyen bir hastalıktır. Hastalığın erken evrelerinde teşhis edilebilmesi bu semptomların kontrol altına alınabilmesi için çok önemlidir. Bu çalışmada 23'ü Parkinson hastası olan 31 denekten alınan biyomedikal ses ölçümlerinden oluşan bir veri seti üzerinde çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Buna bağlı sonuçlar ortaya koyulmuş ve tartışılmıştır.

Parkinson's disease is a slowly progressive neurological disorder that is associated with the loss of dopamine-producing cells in the brain. It was first described in 1817 by a British doctor named James Parkinson. Among the diseases that develop as a result of nerve cell loss, the most common disease after Alzheimer's disease is Parkinson's, and this disease occurs at an average age of 60 years. Approximately 5 million in the world, in Turkey is estimated to be 150 thousand Parkinson's disease. Parkinson is a disease that significantly affects quality of life such as tremors, deceleration in movements, balance disorders, speech, writing and gait disturbances. Diagnosis at the early stages of the disease is very important to control these symptoms. In this study, various machine learning methods were applied on a set of biomedical sound measurements taken from 31 subjects ,23 with Parkinson's disease. The related results were presented and discussed.