Majör depresif bozukluk (MDB), dünya çapında yaygın olarak görülen bir duygudurum bozukluğudur. MDB tanısı, psikometrik anketler, hastanın kendi raporu ve profesyonelin klinik deneyimi gibi öznel yöntemlere dayanır. Bu tezin amacı, MDB hastalarını sağlıklı kişilerden (HC) ayırt etmeyi sağlayan objektif bir yöntem geliştirmektir. Elektroensefalograma (EEG) dayalı bilgisayar destekli (CAD) algoritmalar, MDB tanısındaki başarısı nedeniyle büyük ilgi görmektedir. Bu tezde, çok kanallı EEG sinyallerini analiz ederek MDB hastalığını ayırt etmek için için üç yaklaşım önerilmiştir.ABSTRACTMajor depressive disorder (MDD) is a common mood disorder encountered worldwide. The diagnosis of MDD is based on qualitative methods such as psychometric questionnaires, patient self-report, and the professional's clinical experience. The aim of this thesis is to develop an quantitative method to differentiate MDD patients from healthy controls (HCs). Electroencephalogram (EEG)-based computer-aided (CAD) methods have great attention due to the success of diagnosing MDD. In this thesis, three approaches for identifying MDD by analyzing multichannel EEG signals are proposed.
Eser Adı (dc.title) | Analysis of multichannel EEG signals for the detection of major depressive disorder Majör depresif bozukluğunun tespiti için çok kanallı EEG sinyallerinin analizi |
Eser Sahibi (dc.contributor.author) | İzci, Elif |
Tez Danışmanı (dc.contributor.advisor) | Aydın Akan |
Yayıncı (dc.publisher) | Graduate School of Natural and Applied Sciences |
Tür (dc.type) | Yüksek Lisans |
Açıklama (dc.description) | xvi, 66 pages |
Açıklama (dc.description) | 29 cm. 1 CD |
Özet (dc.description.abstract) | Majör depresif bozukluk (MDB), dünya çapında yaygın olarak görülen bir duygudurum bozukluğudur. MDB tanısı, psikometrik anketler, hastanın kendi raporu ve profesyonelin klinik deneyimi gibi öznel yöntemlere dayanır. Bu tezin amacı, MDB hastalarını sağlıklı kişilerden (HC) ayırt etmeyi sağlayan objektif bir yöntem geliştirmektir. Elektroensefalograma (EEG) dayalı bilgisayar destekli (CAD) algoritmalar, MDB tanısındaki başarısı nedeniyle büyük ilgi görmektedir. Bu tezde, çok kanallı EEG sinyallerini analiz ederek MDB hastalığını ayırt etmek için için üç yaklaşım önerilmiştir.ABSTRACTMajor depressive disorder (MDD) is a common mood disorder encountered worldwide. The diagnosis of MDD is based on qualitative methods such as psychometric questionnaires, patient self-report, and the professional's clinical experience. The aim of this thesis is to develop an quantitative method to differentiate MDD patients from healthy controls (HCs). Electroencephalogram (EEG)-based computer-aided (CAD) methods have great attention due to the success of diagnosing MDD. In this thesis, three approaches for identifying MDD by analyzing multichannel EEG signals are proposed. |
Kayıt Giriş Tarihi (dc.date.accessioned) | 02.11.2022 |
Açık Erişim Tarihi (dc.date.available) | 2022-11-02 |
Yayın Tarihi (dc.date.issued) | 2021 |
Yayın Dili (dc.language.iso) | eng |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Biyomedikal teknoloji |
Konu Başlıkları (dc.subject) | EEG sinyalleri |
Tek Biçim Adres (dc.identifier.uri) | https://hdl.handle.net/11469/2791 |