.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Yapay Sinir Ağları Yöntemi ve Bu Yöntem Kullanılarak Psikiyatrik Tanıların Sınıflanması
Neural Networks and Application on Psychiatry Dataset for Classification Diagnosis
Turkiye Klinikleri J Med Sci. 2009;29(2):314-20
Makale Dili: TR
Tam Metin
ÖZET
Amaç: Hastalık teşhisi tıp alanındaki en önemli problemlerden biridir. Günümüzde tıbbi teşhis probleminde yaygın kullanılan metotlardan biri, yapay sinir ağlarıdır. Bu çalışmada, psikiyatri hastalarına ilişkin bir veri kümesinin farklı yapay sinir ağları ile modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Kullanılan ağ yapıları arasından en iyi sonucu veren çok katmanlı algılayıcı ağları [multi layer perception (MLP)]'nın en yüksek doğruluk veren 5 öğrenme algoritması için teşhis doğruluğu kontrol edilmiş ve gerçek performansları gösterilmiştir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmamızda, yapay sinir ağları tekniği yardımıyla, çeşitli şikâyetlerle 2008 yılı Ocak-Nisan ayları arasında Gaziosmanpaşa Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Hastanesi Psikiyatri Polikliniğine başvuran 196 hastaya ait demografik özellikler, Beck depresyon ölçeği (BDÖ) ve Beck anksiyete ölçeği (BAÖ) puanları kullanılarak tanı sınıflaması yapılmış ve bu tanıların ne kadarının, ilk görüşmede yapılan DSM-IV-TR tanı ölçütlerine göre konulan tanı ile eş değer olduğu saptanmıştır. Bulgular: Çalışmamıza dahil edilen 196 kişinin 51 (%26)'i erkek, 145 (%74)'i kadındır. Medeni durumları incelendiğinde 130 (%66.3) kişinin evli olduğu gözlenmiştir. Çalışmaya alınan kişilerin eğitim durumlarına bakıldığında 79 (%40.3)'unun ilkokul, 67 (%34.2)'sinin ise lise mezunu olduğu gözlenmiştir. Meslek gruplarına bakıldığında ise 97 (%49.5) kişinin ev kadını olduğu saptanmıştır. İlk tanılar değerlendirildiğinde, 93 (%47.4) kişide depresif bozukluk, 52 (%26.5) kişide ise anksiyete bozukluğu belirlenmiştir. Sonuç: Bu çalışmanın sonucuna göre, ilk görüşmede depresif bozukluklardan şüpheleniliyorsa, Beck depresyon ölçeği ile mutlaka desteklenmesi gerekmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları; psikiyatri; depresyon bozuklukları
Amaç: Hastalık teşhisi tıp alanındaki en önemli problemlerden biridir. Günümüzde tıbbi teşhis probleminde yaygın kullanılan metotlardan biri, yapay sinir ağlarıdır. Bu çalışmada, psikiyatri hastalarına ilişkin bir veri kümesinin farklı yapay sinir ağları ile modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Kullanılan ağ yapıları arasından en iyi sonucu veren çok katmanlı algılayıcı ağları [multi layer perception (MLP)]'nın en yüksek doğruluk veren 5 öğrenme algoritması için teşhis doğruluğu kontrol edilmiş ve gerçek performansları gösterilmiştir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmamızda, yapay sinir ağları tekniği yardımıyla, çeşitli şikâyetlerle 2008 yılı Ocak-Nisan ayları arasında Gaziosmanpaşa Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Hastanesi Psikiyatri Polikliniğine başvuran 196 hastaya ait demografik özellikler, Beck depresyon ölçeği (BDÖ) ve Beck anksiyete ölçeği (BAÖ) puanları kullanılarak tanı sınıflaması yapılmış ve bu tanıların ne kadarının, ilk görüşmede yapılan DSM-IV-TR tanı ölçütlerine göre konulan tanı ile eş değer olduğu saptanmıştır. Bulgular: Çalışmamıza dahil edilen 196 kişinin 51 (%26)'i erkek, 145 (%74)'i kadındır. Medeni durumları incelendiğinde 130 (%66.3) kişinin evli olduğu gözlenmiştir. Çalışmaya alınan kişilerin eğitim durumlarına bakıldığında 79 (%40.3)'unun ilkokul, 67 (%34.2)'sinin ise lise mezunu olduğu gözlenmiştir. Meslek gruplarına bakıldığında ise 97 (%49.5) kişinin ev kadını olduğu saptanmıştır. İlk tanılar değerlendirildiğinde, 93 (%47.4) kişide depresif bozukluk, 52 (%26.5) kişide ise anksiyete bozukluğu belirlenmiştir. Sonuç: Bu çalışmanın sonucuna göre, ilk görüşmede depresif bozukluklardan şüpheleniliyorsa, Beck depresyon ölçeği ile mutlaka desteklenmesi gerekmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları; psikiyatri; depresyon bozuklukları
ABSTRACT
Objective: Diagnosis of diseases is among the major problems in medicine. Recently, artificial neural networks are widely used in medical diagnostic problems. In this study, disease dataset was modeled by using various neural networks. Among these networks, the five different learning algorithms of multi-layer perception (MLP), which gives the best results, were tested and the real performances of the algorithms were shown. Material and Methods: In this study, by the aid of artificial neural networks methods, demographic characteristic of 196 patients who presented to the Gaziosmanpaşa Hospital from January 2008 to April 2008 with various complients were recorded and they were given the Back depression scale and beck anxiety scale to make a diagnostic classification and to assess how compatible this classification was with the initial diagnosis, which was based on DSM-IV-TR diagnosis criterion. Results: Of the participants, 51 (26%) were males and 145 (74%) were females; 130 (63.3%) were married; 79 (40.3%) were primary school and 67 (34.2%) were high school graduates; and 97 (49.5%) were housewives. Ninety-three participants (47.4%) depression and 52 (26.5%) had anxiety disorder. Conclusion: Beck depression scale should be used whenever there is a suspician of depression in the initial assessment.
Keywords: Neural networks (computer); psychiatry; depressive disorder
Objective: Diagnosis of diseases is among the major problems in medicine. Recently, artificial neural networks are widely used in medical diagnostic problems. In this study, disease dataset was modeled by using various neural networks. Among these networks, the five different learning algorithms of multi-layer perception (MLP), which gives the best results, were tested and the real performances of the algorithms were shown. Material and Methods: In this study, by the aid of artificial neural networks methods, demographic characteristic of 196 patients who presented to the Gaziosmanpaşa Hospital from January 2008 to April 2008 with various complients were recorded and they were given the Back depression scale and beck anxiety scale to make a diagnostic classification and to assess how compatible this classification was with the initial diagnosis, which was based on DSM-IV-TR diagnosis criterion. Results: Of the participants, 51 (26%) were males and 145 (74%) were females; 130 (63.3%) were married; 79 (40.3%) were primary school and 67 (34.2%) were high school graduates; and 97 (49.5%) were housewives. Ninety-three participants (47.4%) depression and 52 (26.5%) had anxiety disorder. Conclusion: Beck depression scale should be used whenever there is a suspician of depression in the initial assessment.
Keywords: Neural networks (computer); psychiatry; depressive disorder
.: İşlem Listesi