EEG spike detection using template Matching algorithm
Template Matching algorithması ile EEG diken bulma
- Tez No: 151233
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. GÜLDEN KÖKTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EEG, Diken Bulma, Template Matching, EEG, spike detection, Template Matching
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
VI ÖZET Bu çalışmada EEG dikenlerinin bulunması için bir program geliştirilmiştir. EEG dikenlerinin bulunması için geliştirilecek programda Template Matching algoritması baz alınmıştır. Programın testi için 256 Hz örnekleme frekanslı, 1 -70 Hz band geçiren filtreleri 19 kanallı EEG işaretleri kullanılmıştır. Bu işaretler Dokuz Eylül Üniversitesi Uygulama ve Araştırma Hastahanesi İzmir, Türkiye 'den alınmıştır. İlk aşamada EEG işaretlerinden 4 farklı diken oluştrulmuştur. Bu dikenler Template Matching Method'undaki eşleme özelliğini kullanarak EEG işaretlerindeki dikenleri bulunması için kullanılır. Ayrıca hangi işaretin diken olup olmadığına karar vermek için bir eşik değeri atanır. Eşik değerinin altında kalan işaretler spike olarak işaretlenir. Bu programa ek olarak bu konuyla ilgili diğer metodlar ve çalışmalarda teorik olarak incelenmiştir. Bunlar, Statistical Classification, Syntactic and Structural Method, Neural Network, Wavelet Analysis, Deconvolution Method. Geliştirilen program diğer çalışmalarla sensitivity, selectivity, specivity, ve average detection rates kriterlerine göre karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
V ABSTRACT In this thesis, a program for EEG spike detection has been developed. This program is based on Template Matching Algorithm to detect EEG spikes. EEG signals with 19 channels 256 Hz sampling frequency and band-pass filtered between 1 and 70 Hz are used to test the programming performance. These EEG samples have been obtained from the Neurology Department of Dokuz Eylül University Hospital, İzmir, Turkey. In the first stage 4 different templates were constituted from the EEG spikes. These templates are used by the EEG spike detection program to find spike/spikes in EEG signals using the Template Matching Algorithm. Furthermore a threshold value is assigned to make a decision. It is marked as spike if the algorithm produces a value less than threshold. In addition to the program, other related methods and works have been studied. These are Statistical Classification, Syntactic and Structural Method, Neural Network, Wavelet Analysis, Deconvolution Methods. The developed program was compared with other related works according to the sensitivity, specificity, selectivity and average detection rate properties.
Benzer Tezler
- Automatic spike detection using fuzzy C-means clustering
Fuzzy C-means sınıflandırma ile otomatik diken belirleme
ZEYNEP HİLAL İNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
- A detailed analysis of the effects of various combinations of heart rate variability indices in congestive heart failure
Konjestif kalp yetmezliğinde kalp hızı değişkenliği indislerinin çeşitli varyasyonlarınin etkilerinin ayrıntılı analizi
YALÇIN İŞLER
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
- Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques
Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi
ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT
Doktora
İngilizce
2019
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Deneysel olarak oluşturulan epileptik diken aktivitesinin sinyal işleme metotları ve yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi ve bulguların otonomik ve davranışsal yanıtlarla füzyonu
Investigation of experimentally induced epileptic spike activity using signal processing methods and artificial neural networks and fusion of findings with autonomic and behavioral responses
DENİZ KARAÇOR
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
PROF. DR. EYÜP SABRİ AKARSU