Geri Dön

Design of a brain computer interface (BCI) system based on electroencephalogram (EEG)

Elektroensefalogram (EEG) tabanlı bir beyin bilgisayar arayüz sistemi tasarımı

  1. Tez No: 268064
  2. Yazar: OZAN GÜNAYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMED ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Nöroloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Bazen Beyin Makina Arayüzü (BMI) olarak da anılan bir Beyin Bilgisayar Arayüzü(BCI), beyin ile genelde bilgisayar olmak üzere harici bir cihaz arasındaki bir haberleşmearacıdır. BCI sistemlerinin amacı; Beynin sentetik cihazları, imleçleri ya da robot kollarınıkontrol etmesiyle insanların motor-algılama fonksiyonlarını onarmak veya desteklemektir.Beyinden bu sekilde bilgi çıkarabilmek için öncelikle bilginin fiziksel kaynağıseçilmelidir. Bu uygulamanın potansiyel bilgi kaynakları Elektroensefalogram (EEG),Magnetoensefalogram (MEG) ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) olabilir.Bu tezde, iki kanallı EEG tabanlı bir beyin bilgisayar arayüzünün hem enstrümantasyondonanımı hem de yazılımı tasarlanmıstır. EEG tabanlı BCI sistemleri genelde olay ilişkili yada spontane EEG aktivitesi içerisindeki belirli örüntü ya da özelliklerin analizi vesınıflandırılması ile gerçeklenir. EEG içerisindeki komponentlerin incelenmesi sonucutasarlanan sistemin bilgi kaynağı olarak hareket hayaline bağlı olan mu ve beta ritimleriseçilmiştir.Sol ve Sağ el hareket ettirme hayalini ayırabilmek için bu metodlar kullanılarak üç ayrıözellik çıkarma yöntemi geliştirildi: Ayrık dalgacık dönüşümü, Güç spektrumu dönüşümüve Mu ve Beta ritimleri için bant geçiren FIR filtre. Bu özellikler sınıflandırmaamacıyla iki katmanlı bir geriyayılım yapay sinir ağına girdi olarak kullanılmışlardır.Geliştirilen sistem 2. BCI yarışmasına ait veriler ile eğitilmiş ve simüle edilmiştir. Sonuçlarınışında TI MSP430 mikrokontrolörü ile FIR filtreler veyapay sinir ağı kullanılarak düşük güçlü bir sistem gerçeklenmiştir.

Özet (Çeviri)

A Brain Computer Interface (BCI), sometimes called a Brain Machine Interface (BMI)is a communication device between the brain and an external device, usually a computer. Themain purpose of BCI systems is repairing or assisting human motor-sensory functions byasking the brain to control synthetic devices, computer cursors or robot arms. In order toextract information from the brain,physical source of information must be selected first. Electroencephalography (EEG),Magnetoencephalography (MEG) and FunctionalMagnetic Resonance Imaging (fMRI) could be the sources of information.In this thesis, both acquisition hardware and software of a two channel EEG based brain computerinterface was designed. EEG based BCI systems are usually implemented by analysis andclassification of specific features or patterns in the spontaneous or event related EEG activity.After investigation of the components in EEG, motor imagery related mu and beta rhythmswere selected for the information sources of the system.In order to discriminate left and right hand movement imagery, three different feature extractionmethods were developed using: Discrete wavelet transform, power spectrum transform and bandpass FIR filters for Mu and Beta rhythms. These features were used as inputs to a two layer feedforward back propagation neural network for classification. Designed system was trained and simulatedwith the data provided in BCI Competition II. With the direction of the results, a low power systemwith the TI MSP430 microcontroller using FIR filters and a neural network was implemented.

Benzer Tezler

  1. EEG sinyallerinin sınıflandırılarak beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı bir sistem otomasyonunun gerçekleştirilmesi

    Implementati̇on of system automati̇on based on brai̇n-computer interface by classi̇fyi̇ng of EEG si̇gnals

    NEVZAT OLGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUAMMER GÖKBULUT

  2. Control and simulation of a quadcopter using a steady state visual evoked potential based brain computer interface

    Başlık çevirisi yok

    KAAN DELİHASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER İŞCAN

  3. Video surveillance and ERP-based BCIs as anomaly detection: New methods and dataset

    Anomali tespiti olarak video gözetimi ve olay ilgili potansiyel tabanlı BBA: yYeni yöntemler ve veri seti

    MEHMET YAĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÖZKAN

  4. Design and development of an SSVEP based low cost, wearable, and wireless BCI system

    DHGUP bazlı ucuz ve giyilebilir bir telsiz BBA sisteminin tasarım ve geliştirilmesi

    ABDUL WAHEED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER

  5. Biyomedikal işaret tabanlı kontrol sistem tasarımı

    Biomedical signal-based control system design

    MUSTAFA GÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU ERKMEN