Batman Universitesi Yasam Bilimleri Dergisi
www.yasambilimleridergisi.com
Cilt 1, Sayı 2  Ocak-Haziran 2012  (ISSN: 2147-4877, E-ISSN: 2459-0614)
Yılmaz KAYA; Ö.Faruk ERTUĞRUL; Ramazan TEKİN

NO Makale Adı
1356123443 Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılmasında Karar Kuralları ve Karar Ağaçlarının Kullanılması

Epilepsi, genellikle nöbetler şeklinde kendini gösteren beyinde bir grup nöronun
anormal aktivitesi sonucu dengesiz vücut hareketleri, bilinç kaybı veya kas kasılmalarına
neden olan sinirsel bir hastalıktır. EEG işaretleri epilepsi hastalığın teşhisinde
yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada Ayrık Dalgacık Dönüşümü
ile EEG işaretlerinin spektral çözümlemesi yapılmış ve elde edilen her bir spektral
bileşenin istatistiksel bazı özellikleri baz alınarak karar ağaçları (ADTree, Functional
Tree, J48, NBTree,) ve karar kuralları (Furia, DTNB, Jrip, PART, Ridor) yöntemleri
ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında karar ağaçları
ve karar kuralları epileptik EEG işaretlerin sınıflandırılmasında yüksek performans
gösterdiğigörülmüştür. Farklı kombinasyonlardaki EEG veri kümelerin sınıflandırılmasında
elde edilen sınıflandırma başarı oranları %96,6 ile %99,70 arasında değişim
göstermiştir.