Derleme

Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı

Cilt: 13 Sayı: 2 30 Haziran 2021
PDF İndir
EN TR

Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı

Öz

Yapay zeka ve veri analizinde gün geçtikçe daha popüler hale gelen makine öğrenmesi yöntemleri birçok farklı alanda veriden öğrenmeyi sağlamaktadır. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda bu yöntemler sağlık çalışanlarına ve hekimlere destek sunmaktadır. Psikiyatri de bu alanlardan bir tanesidir. Hastalıkların tanı, hastalık seyrinin tahmini veya bir tedaviye verilecek yanıtın gözlemlenmesi gibi problemlere makine öğrenmesi yöntemleri destek sağlamaktadır. Bu çalışma kapsamında psikiyatri alanında yapılmış olan makine öğrenmesi çalışmaları incelenmiştir. Çalışmanın amacı, makine öğrenmesi yöntemlerinin psikiyatri alanında kullanımının araştırılmasıdır. Özellikle elektroensefalografi (EEG) verisi kullanılan araştırmalara odaklanılmıştır. Bu amaçla, psikiyatride alanında yapılan makine öğrenmesi ile ilgili olan SCOPUS ve Google Scholar kaynaklarındaki yayınlar incelenmiştir. Literatürdeki genel durumun ortaya konması amacıyla, psikiyatri alanında makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlanan çalışmalara incelenmiştir. Sonrasında ise daha detaylı bir şekilde psikiyatri alanında makine öğrenmesi ve EEG verisi kullanılarak yapılan araştırmalar incelenmiştir. Bu çalışmanın psikiyatride makine öğrenmesi ile ilgili yapılan yayınlar ve özellikle EEG verisi kullanılan yayınların derlenmesi açısından araştırmacılara faydalı olabileceği umulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Teşekkür

Bu çalışma İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Enformatik Anabilim Dalı’nda yürütülmekte olan doktora tez çalışmasından üretilmiştir.

Kaynakça

  1. Agambayev S (2014) Analysis of electroencephalography (EEG) signals taken from patients suffer from major depressive disorder / Majör depresyonlu hastalardan alınan EEG sinyallerinin analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Fatih Üniversitesi, İstanbul.
  2. Ahmadlou M, Rostami R, Sadeghi V (2012) Which attention-deficit/hyperactivity disorder children will be improved through neurofeedback therapy? A graph theoretical approach to neocortex neuronal network of ADHD. Neuroscience Letters, 516(1):156-160.
  3. Akdemir Akar S (2011) Analysis of physiological and electrophysiological parameters in patients with schizophrenia / Şizofreni hastalarında fizyolojik ve elektrofizyolojik parametrelerin analizi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Fatih Üniversitesi, İstanbul.
  4. Akgül Ö (2019) Şizofrenide motivasyonel bozukluğun elektrofizyolojik ve nöropsikolojik yöntemlerle incelenmesi: Kilo alımı ve sigara kullanımı ile ilişkisi / Investigation of motivational dysfunction and its relation to weight gain and smoking in schizophrenia with electrophysiological and neuropsychological methods. (Yayımlanmamış doktora tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir.
  5. Aktemur Z (2015) EEG signal analysis in conversion disorder patients / Konversiyon bozukluğu hastalarında EEG sinyal analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Fatih Üniversitesi, İstanbul.
  6. Alchalabi AE (2017) A wearable EEG-based serious game for focus improvement and diagnosing ADHD/ADD patients by EEG signals classification / Odaklanmanın geliştirilmesi için giyilebilen EEG temelli uygulamalı oyun ve EEG sinyal sınıflandırması ile DEHB hastalarına tanı koyma. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Şehir Üniversitesi, İstanbul.
  7. Aldemir R (2019) Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda ilaçla tedavi sürecinin EEG analizleriyle değerlendirilmesi / Evaluation of drug treatment processes of children with attention deficit and hyperactivity by EEG analysis. (Yayımlanmamış doktora tezi). Erciyes Üniversitesi, Kayseri.
  8. Al-Kaysi AM, Al-Ani A, Loo CK, Breakspear M, Boonstra TW (2016) Predicting brain stimulation treatment outcomes of depressed patients through the classification of EEG oscillations. 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) içinde:5266-5269. 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Psikiyatri

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2021

Gönderilme Tarihi

1 Eylül 2020

Kabul Tarihi

6 Kasım 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 13 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Emre, İ. E., Taş, C., & Erol, Ç. (2021). Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar, 13(2), 332-353. https://doi.org/10.18863/pgy.779987
AMA
1.Emre İE, Taş C, Erol Ç. Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar. 2021;13(2):332-353. doi:10.18863/pgy.779987
Chicago
Emre, İlkim Ecem, Cumhur Taş, ve Çiğdem Erol. 2021. “Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı”. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar 13 (2): 332-53. https://doi.org/10.18863/pgy.779987.
EndNote
Emre İE, Taş C, Erol Ç (01 Haziran 2021) Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar 13 2 332–353.
IEEE
[1]İ. E. Emre, C. Taş, ve Ç. Erol, “Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı”, Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar, c. 13, sy 2, ss. 332–353, Haz. 2021, doi: 10.18863/pgy.779987.
ISNAD
Emre, İlkim Ecem - Taş, Cumhur - Erol, Çiğdem. “Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı”. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar 13/2 (01 Haziran 2021): 332-353. https://doi.org/10.18863/pgy.779987.
JAMA
1.Emre İE, Taş C, Erol Ç. Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar. 2021;13:332–353.
MLA
Emre, İlkim Ecem, vd. “Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı”. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar, c. 13, sy 2, Haziran 2021, ss. 332-53, doi:10.18863/pgy.779987.
Vancouver
1.İlkim Ecem Emre, Cumhur Taş, Çiğdem Erol. Psikiyatride Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanımı. Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar. 01 Haziran 2021;13(2):332-53. doi:10.18863/pgy.779987

Cited By

Creative Commons Lisansı
Psikiyatride Güncel Yaklaşımlar Creative Commons Atıf-Gayriticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.