DOI: 10.36719/2707-1146/03/7-12

Research Laboratory of Intelligent Control and Decision 

Making Systems in Industry and Economics 

Azerbaijan State Oil and Industry University 

Generally, Parkinson’s disease (PD) in medicine is a long-term neurodegenerative and progressive disorder. In some brain parts, as the dopamine generating neurons die or they are damaged. Then people begin to have difficulty in walking, writing, speaking or making other basic missions Some of the indications of the disease worsen over time and thus result in increased acuteness of Parkinson's disease. We have proposed a methodology for the prognosis of Parkinson’s disease acuteness. In this scientific article, we used deep neural networks in UCI's Parkinson's telemonitoring voice dataset patients. We have utilized Keras and TensorFlow in Python deep learning library to implement our neural network for prognosis the PD acuteness. The correctness values obtained with our method are preferable than the correctness values specified in the previous research test.

Ümumiyyətlə tibbdə Parkinson xəstəliyi (PD) uzun müddət davam edən neyrodejenerativ və mütərəqqi bir xəstəlikdir. Beynin bəzi hissələrində, dopamin yaradan neyronların öldüyü və ya zədələndikləri üçün insanlar gəzmək, yazmaq, danışmaq və ya digər əsas tapşırıqlar verməkdə çətinlik çəkməyə başlayırlar. Xəstəliyin bəzi əlamətləri zaman keçdikcə pisləşir və beləliklə Parkinson xəstəliyinin kəskinləşməsi ilə nəticələnir. Parkinson xəstəliyinin kəskinliyinin proqnozu üçün metodologiya təklif etdik. Bu elmi məqalədə UCI'nin Parkinson'un telemonitorinq səs məlumatları xəstələrində dərin neyron şəbəkələrindən istifadə etdik. PD kəskinliyini proqnozlaşdırmaq üçün sinir şəbəkəmizi həyata keçirmək üçün Python dərin öyrənmə kitabxanasında Keras və TensorFlow istifadə etdik. Metodumuzla əldə edilən düzgünlük dəyərləri əvvəlki tədqiqat testində göstərilən düzgünlük dəyərlərindən daha üstündür.