Sayfalar

Pazar, Eylül 06, 2009

Yapay Zeka Tıbbın Hizmetinde 3

FannTool'un kılavuzunu hazırlamak için kullandığım diğer bir veride Parkinson Hastalığınının kişinin konuşmasından teşhisi üzerineydi. Kılavuzu boştan yere şişirmemek için oraya koyamadım ama yayınlanmadan kalmasınınada gönlüm razı olmadı.

Orjinal Çalışma
'Suitability of dysphonia measurements for telemonitoring of Parkinson's disease'
diye geçen makale. Oxford Üniversitesinden Max Little'in National Centre for Voice and Speech ile olan işbirliğiyle hazırlanmış.ve görebildiğim kadarıyla sınıflandırma için SVM kullanmışlar. Biz tahmin edeceğiniz üzre Yapay Sinir Ağı kullanacağız.

23'ü parkinson hastası olan 31 kişinin toplamda 195 ses kaydı yapılmış ve bu ses kayıtlarından çıkarılan özniteliklerle (feature extraction) Kişinin Hastamı Sağlıklımı olduğuna karar vermek gerekiyor.

Verilerin nelerden oluştuğuna bakarsak

1 ) MDVP:Fo(Hz) - Average vocal fundamental frequency
2 ) MDVP:Fhi(Hz) - Maximum vocal fundamental frequency
3 ) MDVP:Flo(Hz) - Minimum vocal fundamental frequency
4 ) MDVP:Jitter(%),
5 ) MDVP:Jitter(Abs),
6 ) MDVP:RAP,
7 ) MDVP:PPQ,
8 ) Jitter:DDP - Several measures of variation in fundamental frequency
9 ) MDVP:Shimmer,
10) MDVP:Shimmer(dB),
11) Shimmer:APQ3,
12) Shimmer:APQ5,
13 ) MDVP:APQ,
14) Shimmer:DDA - Several measures of variation in amplitude
15) NHR,
16) HNR - Two measures of ratio of noise to tonal components in the voice
17) RPDE,
18) D2 - Two nonlinear dynamical complexity measures
19) DFA - Signal fractal scaling exponent
20) spread1,
21) spread2,
22) PPE - Three nonlinear measures of fundamental frequency variation
23) status - Health status of the subject (one) - Parkinson's, (zero) - healthy

detaylı bilgi için makaleye bakabilirsiniz.

Orjinal veriyi Tablolama programımıza aktarıyoruz ve Status kısmını son sütüna taşıyoruz.sonra sadece verileri seçip bir text dosyasına kaydediyoruz. "ParkinsonRaw.txt" bundan sonrası için FannTool kılavuzuna müracaaat edeblirsiniz.

Sonuçlardan bahsederek yazıyı bitirmek istiyorum.
Çeşitli denemelerden sonra optimum bir sonuç veren YSA kaydedildi.

Eğtim verisinde 117 verinin hepsi doğru sınıflandırılıyor ve başarı yüzdesi %100
Test Verisiyle ulaşılan sonuçlar ise
58 Parkinson Hastasının 56 sı doğru tahmin ediliyor başarı yüzdesi %96,55
20 Sağlıklı kişinin 17 si doğru tahmin ediliyor başarı yüzdesi %85

Konuyla ilgili çalışmaları görmek için
Parkinson

1 yorum:

uğur dedi ki...

sağol yazı için