PARKİNSON HASTALIĞININ SES SİNYALLERİ ÜZERİNDEN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ İLE TANIMLANMASI

Clicks: 285
ID: 5632
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Popular

Ranked #28 of 135 articles by views in Ömer halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 135 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
    Parkinson hastalığının en önemli belirtilerinden birisi konuşma bozukluklarıdır. Dolayısıyla, ses sinyallerinden problemi temsil edebilecek özniteliklerin çıkarılması ile hastalık sınıflandırılabilmektedir. Makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırma problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar üretmektedir. Bu çalışmada, Parkinson hastalığının ses sinyalleri üzerinden sınıflandırılmasında, KYK, ROS, DVM, NB ve KA makine öğrenmesi tekniklerinin başarımının araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç için literatüre yeni sunulan yüksek boyutlu öznitelik ve örnekleme sahip PDC veri seti kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda, oldukça yüksek doğruluk değerleri elde edilmiştir. Ayrıca, kullanılan yöntemler istatiksel olarak karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara ek olarak, TBA ve DDA boyut indirme tekniklerinin başarıma etkileri analiz edilmiştir.
Reference Key
hasan2019parknsonmer Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Hasan BADEM and
Journal Ömer halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi
Year 2019
DOI
10.28948/ngumuh.524658
URL
Keywords
makine öğrenmesi Parkinson hastalığı sınıflandırma karar destek sistemi

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.