@article{article_1583759, title={Şizofren Hastalarının Tespitinde Yapay Zeka Tabanlı Performans Analizi}, journal={Black Sea Journal of Engineering and Science}, volume={8}, pages={695–703}, year={2025}, DOI={10.34248/bsengineering.1583759}, author={Narin, Ali and Sezen, Burhan}, keywords={Schizophrenia, EEG, Feature extraction, Backward elimination, k-NN}, abstract={Şizofreni (SZ), algıda ve davranışlarda olumsuzlukların yaşandığı, seslerin ya da yaşananların gerçek veya hayal ayrımının yapılamadığı zihinsel bir hastalıktır. Halüsinasyonlar, hezeyanlar, konuşma ve duyguyu ifade etmede zorluk yaşama şizofreni belirtileri arasında yer almaktadır. Bu gibi kalıcı problemlerin önüne geçilmesi için SZ’nin erken tespiti hayati öneme sahiptir. Tanı amaçlı çoğunlukla ön muayene ile birlikte kan tahlili, beyin görüntüleme ve elektroensefalogram (EEG) sinyalleri kullanılmaktadır. EEG oldukça düşük genliğe sahip olmasının yanı sıra çok farklı frekanslar barındırması nedeniyle SZ’nin tespit performansı değişebilmektedir. Bu çalışmada EEG sinyalleri kullanılarak SZ hastalarının tespiti gerçekleştirilecektir. 39 sağlıklı, 45 SZ hastasına ait EEG verileri üzerinden çalışma sonuçları elde edilmiştir. Farklı normalize edilmiş EEG işaretleri üzerinden zaman ve frekans alanı ölçümleri ile birlikte geriye doğru eleme yöntemi de uygulanarak tespit edilen özniteliklerin başarımları kayıt altına alınmıştır. Çalışmada k-en yakın komşu (k-NN) algoritması kullanılmıştır. Sonuç olarak z-skor normalizasyonlu ve 13 öznitelikle k-NN (k=1) için %83,6 doğruluk değeri elde edilmiştir. Elde edilen bu sonuçlar SZ hastalarının oldukça yüksek başarım ile tespit edilebileceğini göstermektedir. Çalışmanın nöroloji uzmanlarına da karar destek sistemi olarak fayda vereceği düşünülmektedir.}, number={3}, publisher={Karyay Karadeniz Yayımcılık Ve Organizasyon Ticaret Limited Şirketi}