Parkinson Hastalığı Seviyesi Tahmininde Vokal Kord Ölçümü Tabanlı Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı

Amac: Parkinson hastaligi kronik, ilerleyici ve norolojik dejeneratif hareket bozukluguna sebebiyet veren bir hastaliktir. Dopaminerjik yetersizlik, beyinde substantia nigra bolgesinin pars compacta kisminda dopaminerjik noronlarin olumu sonucu olusur ve Parkinson hastaligina neden olur. BPHDO (Birlesik Parkinson Hastaligi Derecelendirme Olcegi) Parkinson hastaliginin klinik seyrini olcmede kullanilan en yaygin olcektir. Siliko tahmin yontemlerinde kullanilan hesaplamaya dayali son calismalar, tanisal uygulamalarla iliskileri acisindan umut vadetmektedirler. Calismada hesaplamali metodlarin, vocal kord titresimleri olcumu (Telemonitoring) sonuclari kullanilarak Parkinson tanisinda kullanilan BPHD olcegi degerlendirilmesi amaclanmistir. Materyal-Method: Bu calismada yapay sinir agi modeli yardimiyla regresyon analizi yontemi kullanilarak motor, toplam BPHDO klinik sonuclari ve vocal kord olcumleri kullanilarak Parkinson Hastaligi icin tanisal bir model elde edilmeye calisilmistir. Buna ek olarak telemonitoring very setinden elde edilen regresyon algoritmasindaki ve BPHD olcegindeki farkli niceliklerin onemi arastirilmistir. Bulgular: Analiz sonucunda ongorulen BPHDO motor sonucu ile klinik ortamda degerlendirilen BPHDO motor sonuclari arasindaki korelasyon degeri %97 bulunmustur. Telemonitoring degerlerinden olan, Jitter degerlerinin regresyon algoritmasindan cikarilmasinin, modelin ongoru gucune dogrudan etkisinin olmadigi gorulmustur. Sonuc: Olusturulan tahmin modellerinden elde edilen sonuclar dogrultusunda, klinik BPHDO olcumlerinin onemi ispatlanmistir, telemonitoring eklenmesi ile daha iyi bir ongoru modeli olusturulmustur.