Olasılıksal Sinir Ağının (PNN) Parkinson Hastalığının Teşhisinde Kullanılması

Year 2012, Volume: 8 Issue: 1, 1 - 10, 01.04.2012

M. Serdar Başçıl Onursal Çetin Orhan Er Feyzullah Temurtaş

Abstract

Parkinson hastalığı(PD) nörolojik bir hastalık olup beynin “substantia nigra” adı verilen kısmındaki
sinir hücrelerinin ölmesi yada hasar görmesi sonucunda oluşur. Bu hücreler, dopamin olarak bilinen ve kişinin
hareketlerini koordine eden kimyasal maddenin üretilmesinden sorumludur. Dopamin üreten bu hücrelerin zarar
görmesi durumunda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PD, konuşma, yürüme ve yazma gibi insan
hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalık dünyada en sık görülen hareket bozukluklarından biridir ve
genellikle 50 yaş üstü insanları etkiler. Bu çalışmada, PD’nin teşhisi için olasılıksal sinir ağı (Probabilistic Neural
Network-PNN) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, PD teşhisi üzerinde yapılan ve aynı veri setini kullanan daha
önceki çalışma sonuçları ile kıyaslanmıştır. PNN ile yapılan bu çalışmada %95 oranında sınıflandırma doğruluğuna
ulaşılmıştır. Şu ana kadar yapılan çalışmalar içerisinde en yüksek sonuca ulaşılmış ve sınıflandırma doğruluğu,
rastgele arama(Random Search Method-RSM) ile 10 katlı çapraz doğrulama(10-fold cross validation) yöntemleri
kullanılarak elde edilmiştir.

Keywords

Parkinson hastalık teşhisi, olasılıksal sinir ağı (PNN), rastgele arama yöntemi, 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi

A study on Parkinson’s Disease Diagnosis Using Probabilistic Neural Network

Abstract

Parkinson s disease (PD) is a neurological illness. It occurs when nerve cells in a part of the brain called
the “substantia nigra’” die or become impaired. These cells are responsible for producing a chemical known as
dopamine, which allows messages to be sent to the parts of the brain that coordinate movements. By means of the
depletion of dopamine-producing cells, these parts of the brain are unable to function normally. PD affects human
movements such as walking, talking, and writing negatively. It is one of the most common movement disorders all
around the world and usually affects people over the age of 50. In this study, the probabilistic neural network which
was used for Parkinson’s disease diagnosis and results of the study were compared with the results of the previous
studies reported focusing on Parkinson’s disease diagnosis and using same dataset. We obtained the classification
accuracy with probabilistic neural network 95%. Probabilistic neural network provide the highest classification
accuracy so far and the classification accuracy was obtained via 10-fold cross validation.

Keywords

Parkinson’s disease diagnosis, probabilistic neural network, random search method, 10-fold cross validation