Geri Dön

Traitement et classification des signaux EEG pour le but d'une interface cerveau-machine

EEG sinyallerinin beyin-bilgisayar ara yüzü amaçlı işlenmesi ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 213588
  2. Yazar: EMRE KURTARAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. MURAT EGİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Fransızca
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Beyin dalgaları, beynin elektriksel aktivitesini temsil eder. Bu dalgalar beyin sinyallerine dayalı oluşturulan Beyin-Bilgisayar ara yüzlerinde kullanılabilir. Amaç, farklı yöntemlerle elde edilmiş ve bu tip ara yüzlerde kullanılabilinecek beyin dalgalarını sınıflandıracak hızlı ve yüksek hızlı bir metot geliştirmektir. Bunun için çeşitli sinyal işleme ve sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Beyin dalgalarının kompleks yapıları nedeniyle, çevrimiçi yapıda çalışan bir beyinbilgisayar arayüzü tanımlamak oldukça zordur. Çünkü, beyin dalgalarının işlenmesinde, genellikle, sinyallerin önemli bilgi taşıyan noktalarının tespitine yarayan ortalama metodu kullanılır. Diğer yandan, beyin-bilgisayar arayüzleri bu yöntemi kullanan metodlarla uyumlu olamazlar. Dolayısı ile, yapılması gereken, ortalama metodu yerine her sınama parçasını tek tek incelemektir 3 farklı veri tipinden, birincisi el hareketlerinin sadece düşünme ile gerçekleştirilmesi, ikincisi Sternberg paradigması, üçüncüsü ise ekranda gösterilen ve karışık şekilde yanıp sönen harf grubundan göz ile seçilen bir harfin üzerine konsantre olunması ile oluşturulmuşlardır. Her üç veri kümesine de aynı metot uygulanmıştır. Öncelikle, sınıfları birbirinden en iyi şekilde ayırt etmeye yarayacak frekans aralığı tespit edildi. Kesikli Wavelet dönüşümü ile istenen frekans aralığını tutan bölgeler elde edildi. Buradan elde edilen bilgileri kullanarak eğitilen doğrusal sınıflandırıcılar yardımı ile sınıflandırma gerçekleştirildi. Son olarak, sonuçlar daha önceden yapılmış diğer çalışmaların sonuçları ile karşılaştırıldı. Sonuç olarak, çalışmamız gösterdi ki Wavelet katsayıları, farklı tipteki beyin sinyalleri için bir sınıflandırıcı özellik olarak kullanılabilir ve tanımladığımız metot, hem hızı hem de yüksek yüzdeli sınıflandırma kapasitesi ile, beyin-bilgisayar arayüzlerinde uygulanabilir. Anahtar Sözcükler : Wavelet, SVM, Beyin-Bilgisayar Arayüzleri, Beyin dalgaları

Özet (Çeviri)

Les ondes cérébrales sont la mesure de l'activité électrique du cerveau. Ces ondes peuvent être utilisées dans les interfaces cerveau-machine. Notre but est de développer une méthode assez rapide qui classifie les ondes cérébrales obtenues par les différents paradigmes et compatibles avec ces interfaces. En raison de la forme complexe des signaux du cerveau, il est très difficile de projeter une interface en ligne. Parce que, le traitement est souvent performé en utilisant une méthode de la moyenne qui nous permet de détecter les informations essentielles. Par contre, créer une telle interface en ligne a besoin d?un traitement sans utiliser cette méthode. C?est-à-dire qu?il faut les examiner l?un après l?autre. Trois types de données ont été obtenus par l?imagination du mouvement de la main, par le paradigme de Sternberg, et par regarder un caractère qui se situe dans un ensemble illuminé aléatoirement et affiché sur un écran. La même méthode a été appliquée pour chaque type de données. Premièrement, la bande de fréquence qui sert à différencier les classes, a été déterminée. Ces bandes ont été obtenues par la décomposition d?ondelettes discrètes. Ensuite, la classification a été réalisée par les classificateurs linéaires trainés avec l?information obtenue. Finalement, les résultats ont été comparés avec les résultats précédents. En conséquence, notre travail a montré que les coefficients d?ondelette peuvent être utilisés comme un dispositif de la classification pour différents signaux de cerveau, et que notre méthode peut être adaptée aux interfaces cerveau-machine avec sa capacité de la classification et sa vitesse. Mots clés : Ondelette, SVM, Interfaces Cerveau-Machine, Ondes cérébrales

Benzer Tezler

  1. Sintigrafi görüntülerinden tiroid nodüllerin bilgisayar destekli tanı sistemi

    Computer based diagnosis system of thyroid nodules from scintigraphic images

    AYSUN SEZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN

  2. Sağlık hizmetinin yürütülmesinde görevli sağlık kamu personelinin eylemlerinden kaynaklanan idarenin sorumluluk sebepleri

    Grounds for liability of the administration caused by the actions of the health public personnel in duty in the conduct of health service

    MUHARREM CİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN YÜZBAŞIOĞLU

  3. Le rapport des droits de l'homme au politique: Lefort et Rancière

    İnsan haklarının politik-olan bağlantısı: Lefort ve Rancière

    EYLEM YOLSAL MURTEZA

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2022

    FelsefeGalatasaray Üniversitesi

    Felsefe Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİYE KARABÜK KOVANLIKAYA

  4. Rights of future generation: Right to environment and access to natural resources

    Gelecek nesillerin hakları: Çevre hakkı ve doğal kaynaklara erişim

    AFRA TEREN GÜRLÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DEMİRHAN BURAK ÇELİK