Geri Dön

EEG işaretlerinin klasik ve modern yöntemlerle önişlenmesi ve sınıflandırılması

Classification of EEG signals by using classical and modern preprocessing methods

  1. Tez No: 168050
  2. Yazar: AHMET ALKAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ETEM KÖKLÜKAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Electroencephalogram (EEG), Epilepsy, Spectral Analysis, Time- Frequency Methods
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

ÖZET Anahtar Kelimeler : Elektroensefalogram (EEG), Epilepsi, Spektral Analiz, Zaman- Frekans Yöntemleri, Yapay Sinir Ağlan. EEG' de epileptik deşarjların belirlenmesi, epilepsi tanısında önemli bir konudur. Bu tezde, EEG işaretleri farklı ön işleme yöntemleri ile analiz edilerek, öznitelik vektörleri elde edilmiş ve bu öznitelik vektörleri çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı temelli sınırlandırıcıya, sınıflama için giriş olarak uygulanmıştır. Önişleme için klasik, parametrik ve alt uzay yöntemleri kullanılmıştır. EEG işaretlerinin güç spektral yoğunluğunun elde edilmesi, için klasik yöntemlerden periodogram yöntemi kullanılmıştır. Aralarındaki farkı görmek ve kıyaslama yapabilmek için EEG işaretleri farklı parametrik yöntemlerle analiz edilerek, karşılaştırılmıştır. Yine bu işlemler için alt uzay yöntemlerinden MUSIC ve özvektör yöntemleri ile zaman-frekans yöntemleri de çalışmada kullanılan önişleme yöntemlerdendir. Sınıflandırıcı önişleme yöntemine bağlı olarak 90%'lar civarında kabul edilebilir bir basan elde etmiştir. Yapay sinir tabanlı sınıflandırıcı tam sisteminin test performansı başarılı olup, bu sistemin klinik çalışmalarında kullanılabileceği görülmüştür. Sonuçlar bölümünde geliştirilen tanı sisteminin algoritması verilerek, sınıflandırma sisteminin başarısı ve ayrıntılı sonuçları verilmiştir. XIV

Özet (Çeviri)

CLASSIFICATION OF EEG SIGNALS BY USING CLASSICAL AND MODERN PREPROCESSING METHODS SUMMARY

Benzer Tezler

  1. EEG işaretlerinin epileptik nöbet kestiriminde modern yöntemlerle analizi ve sınıflandırılması

    The analysis and classification of EEG signals in the epileptic seizure prediction by modern methods

    ERHAN BERGİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

  2. Elektroensefalografi işaretlerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile incelenmesi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of electroencephalography signal using machine learning algorithms

    ŞULE BEKİRYAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ YILMAZ

  3. Classification of the motor EEG signals by using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması

    LEYLA ABILZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. Biyolojik işaretler için adaptif gürültü azaltma sistemi

    Adaptive noise canceller for biological signals

    AYDIN AKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN

  5. Biyomedikal İşaret ve Görüntülerde Görgül Kip Ayrışımı

    Empirical Mode Decomposition on Biomedical Signals and Images

    ÖMER FARUK KARAASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN