Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların yüz tanıma becerilerinin ölçülmesi ve yüz davranışlarının bilgisayarlı analizi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Klinik Sinir Bilimleri Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: KORAY MEHMET ZEYNEL KARABEKİROĞLU

Danışman: Mustafa Ayyıldız

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç: Bu çalışmada Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) tanılı çocukların duygu ifadelerinin bilgisayarlı yüz analizi ile incelenmesi ve duygu tanıma becerilerinin araştırılması amaçlanmıştır. Materyal ve Metot: Bu araştırmaya en azından son üç ayda psikiyatrik ilaç kullanmayan, zeka skoru en düşük 80 olan, 6-12 yaş grubundaki DEHB (n=56) ve 45 kontrol olgusu alındı. Sözel Olmayan İfadelerin Tanısal Analizi-2 (SIFTA2) kullanılarak, olguların duygu tanıma yeterlilikleri ölçülmüştür. Bir grup katılımcı, ortalama 7 dakika süren çizgi film sahneleri izlemiş ve yüz davranışları video kaydına alınmıştır. OpenFace yazılımı video analizi için kullanılmıştır. DEHB ve kontrol grupları arasındaki verilerin ayrımı için SVM (Support Vector Machines), naive-bayes, lojistik regresyon makine öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Bulgular: SIFTA2 toplam puanlarında da –DEHB'de daha yetersiz duygu tanıma becerisi yönünde- bulunan anlamlı fark, zeka düzeyleri kontrol edildiğinde anlamlı düzeyde bulunmamıştır. DEHB grubu klinik görünümlerine göre ayrıldığında, dikkatsizlik önde giden çocuklar, diğer gruptakilere göre, SIFTA çocuk yüzleri ve genel toplamda anlamlı olarak daha düşük performans göstermişlerdir. DEHB grubu eşlik eden psikiyatrik bozukluklara göre gruplandığında, Özgül Öğrenme Bozukluğu (ÖÖB) eşlik eden grup, diğerlerine göre belirgin olarak postürden duygu tanımakta ve toplam puanlarda daha fazla hata yapmıştır. Bilgisayarlı yüz analizine göre, sadece yüz eylem birimlerini (AU'leri) kullanarak en başarılı performansı gösteren Makine Öğrenmesi (MÖ) algoritması Derin Öğrenme yöntemleri olmuştur. Öte yandan, üzgün duyguların ağırlıkta olduğu Video 1'in sağlıklı kontroller ve DEHB grubu için en ayırt edici video olduğu görülmüştür. Video 1'de ayırt edici AU birimleri incelendiğinde de, AU12 (dudak köşesi çekici), AU07 (göz kapağı gerdirici), AU09 (burun kıvırıcı), AU45 (göz kırpma), AU06 (yanak yükseltici) en ayırt edici özellikler olmuştur. Sonuç: DEHB olguları arasında duygu tanıma düzeyleri klinik alttiplerine ve eşlik eden psikiyatrik bozukluklara göre farklılık göstermiştir. Duygu içeren video izleme sırasında DEHB ile kontrol grubu arasında en belirgin farkın üzgün video izlerken ortaya çıktığı görülmüştür. Bu çalışmadaki bulgular MÖ yöntemlerinin nörogelişimsel bozukluklardan biri ve en sık görüleni olan DEHB'nin tanısal geçerliliği için ümit verici olarak değerlendirilebilir.