Yüksek Lisans Tezi Görüntüleme

Öğrenci: Önder AYDEMİR
Danışman: Doç. Dr. Temel KAYIKÇIOĞLU
Anabilim Dalı: Elektrik-Elektronik Müh.
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
Tez Adı: Beyin Bilgisayar Arayüzü Uygulamalarına Yönelik EEG İşaretleri İçin Öznitelik Çıkarma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Kabul Tarihi: 26/6/2008
Sayfa Sayısı: 93
Tez No: t1914
Özet:

      Elektroensefalografi (EEG) işaretleri, beyin yüzeyinden elektrotlarla algılanan düşük genlikli biyoelektrik işaretlerdir. Bu işaretlerin genliği tepeden tepeye 1-400 μV ve frekans bandı ise 0.5-100 Hz aralığında bulunmaktadır. EEG işaretlerinin beyin aktiviteleri ile ilgili çok miktarda bilgi içermesinden dolayı son yıllarda bu alandaki araştırmalar, tıp ve mühendislik bilimlerinde hız kazanmıştır. Tıbbi alanda, bu işaretler nörolojik hastalıkların teşhis edilmesinde ve seçilen tedavi yöntemlerinin başarımlarının izlenmesinde önemli rol oynamaktadır. Mühendislik alanında, düşünsel ve görsel uygulamalar süresince kaydedilmiş olan EEG işaretlerinden çıkartılan özniteliklere dayalı sınıflandırma beyin bilgisayar arayüzleşmesi için önemli bilgi sağlar. Beyin Bilgisayar Arayüzleri (BBA), kişilerin kas sistemlerini bir başka deyişle motor sinir sistemlerini kullanmadan bir bilgisayarı, elektromekanik bir kolu ya da çeşitli nöroprotezleri kullanmalarını olanaklı hale getirmektedirler. Günümüzde BBA uygulamaları için EEG, tek hücre kayıtlamaları (SCR), fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), bölgesel alan potansiyelleri LFP), yakın infrared spektroskopisi (NIRS), elektrokortigografi (ECoG), magnetoensefalografi (MEG) gibi teknikler kullanılmaktadır. Bu teknikler içerisinde, pratik olarak elde edilmesi ve uygulanması kolay olduğundan BBA sistemleri için genel olarak EEG seçilmektedir.

BBA tabanlı EEG alanında yapılan araştırmalardaki amaç, mevcut yöntemlerden daha yüksek sınıflandırma anına beyin-bilgisayar arayüzleşme veri hızına sahip bir yöntem geliştirmektir.

      Bu tez çalışmasında, literatürde kullanılan farklı düşünsel ve görsel uygulamalarda elde edilmiş bir EEG veri kümesi üzerinde çalışıldı. Bu EEG veri kümesinden öznitelik çıkartımı çeşitli matematiksel yöntemlerle analiz edilerek incelendi. Bulunan özniteliklere göre Destek Vektör Makineleri ve KNN sınıflayıcısı kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Tüm bu çalışmalar daha yüksek sınıflandırma oranı ve yüksek beyin bilgisayar arayüzleşmesi veri hızı elde edebilmek amacı gözetilerek gerçekleştirilmiştir.

      Anahtar Kelimeler: EEG, BBA, öznitelik çıkarma, sınıflandırma