EEG sinyallerine yapay zeka tekniklerinin uygulanması
Application of artificial intelligence techniques to EEG signals
- Tez No: 216596
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Teknik Eğitim, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Teknik Eğitim Bölümü
- Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu çalışmada EEG işareti gibi durağan olmayan rasgele işaretlerin sağlıklı ve hasta (epilepsi) hallerinde gösterdikleri farklılıklar değerlendirilip yapay sinir ağları kullanılarak bilgisayar destekli bir ortamda analiz edilmeye çalışılmıştır.Elde edilen bulguların grafiklerinden de anlaşılacağı üzere sinir ağının sınıflandırma probleminde kullanılması başarı ile sağlanmıştır. Sinir ağının öğrenme katsayısı, aktivasyon fonksiyon değerleri gizli katman sayısı ve gizli katman nöron sayısının değişimlerine göre sinir ağının performansı değişmektedir. Bu değerler deneysel sonuçlara göre optimal duruma getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to make an analysis supported bycomputer by using artificial neural networks after evaluating differences in healthy and sick (epilepsy) conditions which are the signs nonstationary and random as EEG signal.As it was understood from the discoveries' graphics which were got, it had been supplied for neural network in using classification problem successfully.Neural networks performance has been changing according to the changing of neuralnetworks learning coefficient, activation function values, hidden layer number and hidden layer neuron number. This values had been made optimal according to experimental results.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri ile polisomnografi sinyallerinden uyku apnesi sınıflandırılması
Sleep apnea classification from polysomnography signals with artificial intelligence techniques
ÜMRAN IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Multifraktal, spektral analiz ve uzun-kısa süreli hafıza derin öğrenme modeli kullanılarak EEG sinyallerinden kanal bazında epileptik nöbet tespiti
Epileptic seizure detection from EEG signals on the basis of channels using multifractal, spectral analysis and long-short-term memory deep learning model
KARİM MUSTAFAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KASIM
- Development of text synthesis software utilizing EEG signals
EEG işaretlerinin kullanımı ile metin sentezleme yazılımı geliştirilmesi
İBRAHİM SEFA ÖZYEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUTLU AVCI
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Electroencephalography (EEG) sinyal sınıflandırılmasında sinir-evrimi yaklaşımı
NeuroEvolutionary approach to electroencephalography (EEG) signal classification
ERDEM AYBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİÇ ÇETİN