Geri Dön

Sleep stage analysis

Uyku evreleri analizi

  1. Tez No: 243695
  2. Yazar: SERKAN DEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METEHAN MAKİNACI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu projede EEG sinyalindeki uyku evrelerinin sınıflandırılması için gereken öznitelik çıkarma metotları ve sınıflandırıcılar konu alınmıştır. Algoritma, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere 2 ana aşamadan oluşmaktadır. İlk olarak sınıflandırma aşamasında kullanılacak olan öznitelikler çıkartılmıştır. Öznitelik çıkarma aşamasının ilk adımı olarak sinyal, uyku evrelerinin etiket değerleriyle eşleşebilecek şekilde eşit aralıklara ayrılmaktadır. 2. adım ise öznitelikleri bu eşit aralıklı sinyal aralıklarından çıkarma metotlarını kapsamaktadır. Çıkarılan öznitelikler, Hjorth parametreleri, armonik parametreler, bant enerji oranları ve dalgacık paket dönüşümü metoduyla elde edilen özniteliklerdir. Bütün bu öznitelikler en yakın k komşu, çok katmanlı sinir ağları ve doğrusal ayırma analizi metotları kullanılarak oluşturulan sınıflandırıcılarda kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this project, methods for extraction features and classification for sleep stage using EEG (Electroencephalogram) are presented. The algorithm consists of basically two modules, feature extraction and classification. Firstly, features used in the classification step are extracted. In the beginning of feature extraction, segmentation is applied for breaking down the signal into fixed sections to match with the labels. Then the parameters are extracted from these fixed sections. The extracted features are the parameters of Hjorth, harmonic parameters, the relative band energy ratios and the parameters that are obtained by applying wavelet packet transformation (WPT). Then all these extracted features are used in the classifiers which are constructed by using k-nearest neighbor, multilayer neural network and linear discriminant analysis.

Benzer Tezler

  1. Uyku evrelemesinde çeşitli dalgacık ve sınıflandırıcıların performans analizi

    Performance analysis of various wavelets and classifiers for sleep staging

    ERDEM TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyomühendislikKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE BOLAT

  2. 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

  3. Uyku evrelerinin EEG işaretleri kullanılarak sınıflandırılmasında yeni bir yaklaşım

    A new approach in sleep stages classification using EEG signals

    MURAT YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  4. Derin öğrenme tabanlı algoritmalar kullanarak fizyolojik işaretlerden uyku skorlaması

    Sleep scoring in physiological signals by deep learning-based algorithms

    HASAN ZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULNASIR YILDIZ

  5. Uyku hastalıklarında gelişebilecek otonomik değişikliklerinkalp hızı değişkenliği ile tespiti

    Detection of autonomic changes with heart rate variability in sleep disorders

    SABINA ASLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    NörolojiHacettepe Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FADİME İRSEL TEZER FİLİK

    DR. NURHAN ERBİL