Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Parkinson hastalığı tespiti ve sınıflandırılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SERAP BEĞDAŞ

Danışman: Hidayet Takcı

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüze kadar birçok hastalık alt dallara ayrılarak farklı isimlendirmeler almıştır. Bunlardan birisi de daha önce titrek felç olarak bilinen Parkinson hastalığıdır. Parkinson hastalığı insanla-rın günlük yaşam kalitesini etkileyen, ruhsal ve fiziki olarak onları kısıtlayan nörolojik bir has-talıktır. Parkinson hastalığı insan beyninde dopamin üreten hücrelerin hasara uğrayarak azal-masıyla ortaya çıkan bir beyin hastalığıdır. Hastalığın belirtileri titreme ve hareket güçlüğü, bazı uzuvlarda karıncalanmalar ve işlev kaybı, uyku bozuklukları, ses ve konuşma bozukluk-ları, depresyon ve düşünme bozuklukları, yüz mimiklerinde kayıplar, kas sertleşmeleri, göz dalması gibi birçok fiziksel bulgulardır. Literatürde Parkinson hastalığın tedavisinde kullanılan veri setleri kişilerin yürüme bozukluklarından, ses ve konuşma sinyallerinden elde edilen fre-kanstan, cümle uzunluğu ile oluşturulmuş konuşma egzersizlerinden, kol salınım frekansı ile edilen değerlerden, el ile çizilen spirallerin karşılaştırılması ile oluşan farklılıklardan ve bunun gibi birçok deneyden oluşturulmuştur. Bu çalışmada UCI makine öğrenmesi arşivinden alınan Parkinson veri seti ile çalışılmıştır. Bu veri setinde ses sinyalleri üzerinde deney yapılmış ve 197 ses kaydı alınmıştır. Veri setinde yer alan 31 kişiden 23 tanesi parkinson hastalığı olan kişilerdir. Yapılan çalışmada sesin temel frekansı, mutlak ses basınç seviyesi, jitter değeri, ko-nuşma genliği, sesin harmonik oranları gibi sese ait öz nitelikler temel alınarak makine öğren-mesi teknikleri kullanılmış ve hastalık tespiti için yöntem geliştirilmiştir.