Geri Dön

Beyin sinyallerinin modern spektral analiz yöntemleri ile kestirimi

The Estimation of brain signals with modern spectral analysis method

PDF İndir

  1. Tez No: 106516
  2. Yazar: MUHAMMET ALİ ARSERİM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Ill ÖZET Beyinde üretilen elektriksel aktivitelerin kaydedilen grafiğine elektroansefalografı(EEG) denmektedir. EEG, özellikle beynin fonksiyonel ve mental aktivitesi incelenirken faydalı olmaktadır. EEG işaretleri, beynin fiziksel ve zihinsel aktivitesine göre dört ana frekans bandına sahip spektral bileşenler(5, 6, et ve p dalgalan) içermektedir. EEG işaretlerinin bilgisayar ortamında incelenmesi için öncelikle işaretlerin sayısal hale getirilmesi, daha sonra da kaydedilmesi gerekmektedir. Bunun için bilgisayarla EEG cihazı arasında bir ara birim ünitesi kullanılmıştır. Sayısallaştınlıp kaydedilen EEG işaretleri modern işaret işleme tekniklerinden biri olan dalgacık dönüşümü yöntemi ile spektral bileşenlerine ayrılmıştır. Dalgacık dönüşümü yöntemi, işareti zaman ve frekans boyutunda incelemektedir. Böylece işaretlerin spektral bileşenlerinin zaman boyutunda aldığı değerleri de görmekteyiz. Bu çalışmada elde edilen EEG spektral bileşenleri bir yapay sinir ağı modelinin girişlerine uygulanmış ve yapay sinir ağı bu girişlere bağlı olarak eğitilmiştir. Buna göre yapay sinir ağının çıkışları giriş işaretine göre çıkışta insan beynine ait bazı parametreleri ortaya koymaktadır. Sonuç olarak gelişen teknolojinin yanı sıra işaret işleme tekniklerinin etkin kullanımı hastalık teşhislerinde faydalı olabilecek yenilikleri ve yapılabilecek hataları minimuma indirme olanağım beraberinde getirecektir.

Özet (Çeviri)

IV SUMMARY The recorded representation of the electrical activities that are produced in the brain is called electroencephalography (EEG). EEG, may be useful, especially when investigation of the functional, and the mental activities of the brain are considered. EEG signals include spectral components(5, 0, a, (3 waves) that have four major frequency bandwidths with respect to the functional, and the mental activities of the brain. To analyze the EEG signals using computers, they must be suited digitization, and than recorded. To do this, an interface unit is used between the computer, and the Electroencephalograph The digitized, and recorded EEG signals have been distinguished into their spectral components by using Wavelet transform method which is the one of the modern signal processing technique. Wavelet transform method investigated the signal both in time and the frequency domains. So we can easily see the values of the spectral components of the signal in the time domain. In this study, the obtained spectral components of the EEG signals are applied to the inputs of artificial neural network model, and this model is trained according to these inputs. So, the outputs of the artificial neural network will show the health conditions of the patients. As a result, besides the developing technology, using signal processing techniques effectively brings the improvements that are useful in the illness' diagnosing and the opportunity of the reducing the errors that are made in the diagnosing of the illness with it.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    139037

    EEG ve EMG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi

    Determining of doze level analysing EEG and EMG signals by modern methods

    NECMETTİN SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKIN

  2. Tez No

    887809

    Time difference of arrival based passive sensing and positioning system integrated into moving platforms

    Geliş zamanı farkı yaklaşımlı hareketli platformlara entegre pasif yayın algılama ve konumlandırma sistemi

    BURAK AHMET ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  3. Tez No

    615420

    Optimization and machine learning in MRI: Applications in rapid mr image reconstruction and encoding models of cortical representations

    MRG'de optimizasyon ve makine öğrenimi: Hızlı mr görüntü rekonstrüksiyonu vebeyindeki temsillerin kodlama modellerine uygulanışı

    MOHAMMAD SHAHDLOO

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR

  4. Tez No

    142597

    Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  5. Tez No

    546544

    Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

Geri Dön