AI Summary & Key Takeaways
AI InsightExperimental results indicate that the proposed ensemble model outperforms individual weak classifiers, achieving higher classification accuracy.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder caused by the loss or damage of dopamine-producing brain cells. Early diagnosis is crucial, as timely treatment can enhance patients' quality of life and slow disease progression. Various methods, including brain imaging, neurological tests, handwriting and voice analysis, facial image assessment, and physical examination, are used for PD diagnosis. In this study, we propose a majority voting-based classification system for diagnosing PD using facial images. Our model integrates three different feature selection techniques—Correlation-Based Feature Selection (CFS), Pearson Correlation Coefficient (PCC), and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)—within a Convolutional Neural Network (CNN) framework, a deep learning (DL) method. These three feature selection approaches contribute to the design of distinct views, which are then combined through majority voting to enhance classification accuracy. The dataset comprises facial images labeled by a neurology expert. Experimental results indicate that the proposed ensemble model outperforms individual weak classifiers, achieving higher classification accuracy. This model has the potential to assist medical professionals in diagnosing PD more efficiently and accurately, ultimately improving patient care and treatment outcomes.
Özet
Parkinson hastalığı (PD), dopamin üreten beyin hücrelerinin kaybı veya hasar görmesi nedeniyle ortaya çıkan ilerleyici bir nörodejeneratif bozukluktur. Erken teşhis büyük önem taşımaktadır, çünkü zamanında uygulanan tedavi, hastaların yaşam kalitesini artırabilir ve hastalığın ilerlemesini yavaşlatabilir. PD teşhisi için beyin görüntüleme, nörolojik testler, el yazısı ve ses analizi, yüz görüntüsü değerlendirmesi ve fiziksel muayene gibi çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, yüz görüntülerini kullanarak PD teşhisi koymak için çoğunluk oylamasına dayalı bir sınıflandırma sistemi öneriyoruz. Modelimiz, Derin Öğrenme (DL) yöntemi olan Konvolüsyonel Sinir Ağı (ESN) çerçevesinde üç farklı özellik seçme tekniğini—Korelasyona Dayalı Özellik Seçimi (CFS), Pearson Korelasyon Katsayısı (PCC) ve En Küçük Mutlak Büzülme ve Seçim Operatörü (LASSO)—entegre etmektedir. Bu üç özellik seçme yöntemi, farklı bakış açıları oluşturmak için kullanılmakta ve ardından çoğunluk oylaması yöntemiyle birleştirilerek sınıflandırma doğruluğu artırılmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti, bir nöroloji uzmanı tarafından etiketlenmiş yüz görüntülerinden oluşmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen topluluk modelinin bireysel zayıf sınıflandırıcılardan daha yüksek doğruluk oranı elde ettiğini göstermektedir. Bu model, tıbbi uzmanlara PD teşhisinde daha verimli ve doğru bir şekilde yardımcı olma potansiyeline sahip olup, hasta bakımını ve tedavi süreçlerini iyileştirebilir.