Geri Dön

EEG sinyallerinin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile analizi

Analysis of EEG signals using the wavelet transform and artificial neural network

  1. Tez No: 200549
  2. Yazar: İNAYET BURCU TOPRAK
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MUSTAFA MERDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: EEG, Epilepsi, ADD, YSA, ÇKA, RTFA, EEG, Epilepsy, DWT, ANN, MLP, RBF
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Bu tez çalışmasında, Elektroansefalogram (EEG) kayıtlarının otomatik olarak değerlendirilip, epilepsi teşhisinin yapılabilmesi amaçlanmıştır. Teşhis sistemi, öznitelik çıkarma/seçme ve sınıflama olmak üzere iki basamaktan oluşmaktadır. Öznitelik vektörlerinin belirlenmesinde Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD), sınıflama için Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Farklı dalgacıkların, değişik öğrenme algoritmalarıyla eğitilen farklı mimarideki Çok Katmanlı Algılayıcılı (ÇKA) sinir ağları ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) üzerindeki etkisi incelenerek, yüksek sınıflama doğruluğu elde edilmiştir. Öznitelik vektörlerini oluşturan Dalgacık katsayılarının hesaplanmasında, ağ girişine uygun hale getirilmesinde ve ağ yapılarının oluşturulmasında MATLAB program paketinden faydalanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, it was aimed that making epilepsy diagnosis by automatically evaluation of Electroencephalogram (EEG) records. Diagnosis system consists two steps which are feature extraction/selection and classification. Discrete Wavelet Transform (DWT) and Artificial Neural Networks (ANN) were used to determine attribute vectors and classification, respectively. Classification accuracy was achieved as high by examining effects of varied wavelets on Multi Layer Perceptron (MLP) networks and Radial Basis Function (RBF) Networks which have different architecture and were trained different learning algorithms. Matlab software was used to determine Wavelet coefficients that occur feature vectors, to available for network inputs and to create network structures.

Benzer Tezler

  1. Uyku bozukluklarına ait EEG verilerindeki geçici eeg dalga formlarının analizi

    Analysis of EEG transient waveforms in sleep disorders

    TUĞÇE KANTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilim ve TeknolojiBaşkent Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYKUT ERDAMAR

  2. Epilepsi teşhisi için EEG sinyal analizi

    EEG signal analysis for epilepsy diagnosis

    ESMA SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN IŞIK

  3. EEG sinyallerinin wavelet yöntemiyle dönüştürülerek yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

    Classification of EEG signals transformed by wavelet method using artificial neural networks

    EYLEM GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZAN MUTLU

  4. 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

  5. Yapay sinir ağları yardımı ile eeg tabanlı anestezi derinliği tahmini için yöntemler

    Eeg based methods for predicting the depth of anesthesia using artificial neural networks

    MUSTAFA COŞKUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBalıkesir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYHAN İSTANBULLU