• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Mühendislik Fakültesi
  • Yazılım Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Mühendislik Fakültesi
  • Yazılım Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Classification of Parkinson’s disease with dementia using phase locking factor of event-related oscillations to visual and auditory stimuli

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Article (1.483Mb)

Tarih

2023

Yazar

Tülay, Emine Elif
Yıldırım, Ebru
Aktürk, Tuba
Güntekin, Bahar

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Tülay, E. E., E. Yıldırım, T. Aktürk, and B. Güntekin. 2023. "Classification of Parkinson’s Disease with Dementia using Phase Locking Factor of Event-Related Oscillations to Visual and Auditory Stimuli." Journal of Neural Engineering 20 (2). doi:10.1088/1741-2552/acc612.

Özet

Objective. In the last decades, machine learning approaches have been widely used to distinguish Parkinson’s disease (PD) and many other neuropsychiatric diseases. They also speed up the clinicians and facilitate decision-making for several conditions with similar clinical symptoms. The current study attempts to detect PD with dementia (PDD) by event-related oscillations (EROs) during cognitive processing in two modalities, i.e. auditory and visual. Approach. The study was conducted to discriminate PDD from healthy controls (HC) using event-related phase-locking factors in slow frequency ranges (delta and theta) during visual and auditory cognitive tasks. Seventeen PDD and nineteen HC were included in the study, and linear discriminant analysis was used as a classifier. During classification analysis, multiple settings were implemented by using different sets of channels (overall, fronto-central and temporo-parieto-occipital (TPO) region), frequency bands (delta-theta combined, delta, theta, and low theta), and time of interests (0.1-0.7 s, 0.1-0.5 s and 0.1-0.3 s for delta, delta-theta combined; 0.1-0.4 s for theta and low theta) for spatial-spectral-temporal searchlight procedure. Main results. The classification performance results of the current study revealed that if visual stimuli are applied to PDD, the delta and theta phase-locking factor over fronto-central region have a remarkable contribution to detecting the disease, whereas if auditory stimuli are applied, the phase-locking factor in low theta over TPO and in a wider range of frequency (1-7 Hz) over the fronto-central region classify HC and PDD with better performances. Significance. These findings show that the delta and theta phase-locking factor of EROs during visual and auditory stimuli has valuable contributions to detecting PDD.

Kaynak

Journal of Neural Engineering

Cilt

20

Sayı

2

Bağlantı

https://hdl.handle.net/20.500.12809/10658

Koleksiyonlar

  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6219]
  • Yazılım Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [11]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.