Geri Dön

Non-linear analysis of epileptic EEG activity

Epileptik EEG etkinliğinin doğrusal dışı analizi

  1. Tez No: 129258
  2. Yazar: ARZU ERGİNTAV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ADEMOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nöroloji, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Epilepsi, EEG, Yapay veriler testi, İlinti boyutu, Doğrusal dışı öngörü, Epilepsy, EEG, Nonlinear prediction, Correlation Dimension, Sur rogate data testing
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

ÖZET EPİLEPTİK EEG ETKİNLİĞİNİN DOĞRUSAL DIŞI ANALİZİ Epilepsi hastalığı olan kişiler, nöbetler ve onların neden olduğu yaralanmalardan doğan yetersizliklerden, nöbetlerin neden olduğu sosyal dışlanmalardan, ilaç ve diğer tedavi yöntemlerinin yan etkilerinden sıkıntı çekmektedirler. Epilepsi nöbetlerinin oluşumunu belirleyebilecek/öngörebilecek otomatik bir sistem, hastalara veya yalan çevrelerine gerekli önlemleri alma olanağı tanıyacağı gibi, olaya ilişkin daha nesnel içerikli bir öngörü de sağlayacaktır. Bu tez çalışmasının amacı, epileptik EEG veri lerinin, nöbetlerin sezimi/öngörüsü için, ilinti boyutu (D2) ve doğrusal dışı öngörü algo ritmaları kullanılarak incelenmesidir. Bu amaçla, üç epilepsi hastasının EEG kayıtları incelenmiştir. Her hasta için inceleme konusu olan kanallar, bir nöroloji uzmanınm tavsiyeleri doğrultusunda seçilmiştir. Kaydedilmiş veri, 5s'lik parçalara bölünmüştür. Yapay veriler testi, söz konusu veri kümesinin doğrusal dışı özellik gösterdiği sap tamıştır. İlinti boyutu değerlerinin epilepsi nöbetleri ile bağımlılık gösterdiği görülmüştür. Ancak, doğrusal dışı öngörü algoritmaları ile elde edüen sonuçlar, ilinti boyuntundakiler kadar tutarlı gözükmemektedir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT NON-LINEAR ANALYSIS OF EPILEPTIC EEG ACTIVITY Individuals with epilepsy suffer considerable disability from seizures and result ing injuries, the social isolation attached to having seizures, and from side effects of medical and other therapies. An automatic system that detects/predicts seizure onsets would allow patients or people near them to take appropriate precautions and provide them with more insight into the phenomena with objective manners. The aim of this study is to analyze the epileptic EEG data using correlation dimension and nonlinear prediction algorithms for the detection/prediction of seizure onsets. For this purpose, EEG recordings from three patients were analyzed. The channels used for each patient have been chosen based on the observations of an expert neurologist. The recorded data has been divided into segments of 5s duration. Surrogate data testing has pointed out the nonlinearity in the data sets. Correlation dimension values were observed to show some dependency on seizure events. However, the results obtained from the nonlinear prediction algorithms did not show the same consistency as the correlation dimension results did.

Benzer Tezler

  1. Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques

    Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi

    ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  2. Epileptic activity detection using linear and non-linear methods

    Doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler ile epileptik aktivite tespiti

    CEREN CANYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Nörolojiİnönü Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN ZENGİN

  3. Korteks davranışının vuru üreten hücre modeli ile incelenmesi

    Analysis of cortex behavior by a spiking neuron model

    YUSUF KUYUMCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  4. EEG sinyallerinde farklı boyut indirgeme ve sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

    The comparison of various dimension reduction and classification methods in EEG signals

    HAKAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyoistatistikAdnan Menderes Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEVLÜT TÜRE

    PROF. DR. NEFATİ KIYLIOĞLU

  5. EEG sinyallerinin görgül kip ayrışım yöntemi ile analizi

    Analysis of EEG signals using empirical mode decomposition

    AHMET MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN