Uyanıklık seviyesinin kestiriminin DSP tabanlı olarak gerçekleştirilmesi
DSP based implementation of alertness level estimation
- Tez No: 275440
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Günlük aktivitelerin devam ettirilebilmesi için, her gün belirli bir süre uyunması gerekmektedir. İnsan, ömrünün yaklaşık üçte birini uykuda geçirmekte ve uyku bu yönüyle yaşam için vazgeçilmez bir ihtiyaç olmaktadır.Bu çalışmanın amacı, insanların uyku-uyanıklık seviyesinin DSP tabanlı olarak beyinden elde edilen elektriksel işaretlerden tespit edilmesidir.Bu amaç doğrultusunda, sağlıklı 8 kişiden alınan EEG işaretleri 5'er saniyelik bölütler şeklinde uzman hekim yardımıyla uyanık, uyuklama ve uyku işaretleri olarak ayrıştırılmıştır. Elde edilen bu EEG bölütlerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak bunlara ait dalgacık katsayıları (öznitelik vektörleri) elde edilmiştir. Daha sonra öznitelik vektörlerinin boyutları istatistiksel işlemler uygulanarak küçültülmüş ve çok katmanlı sinir ağının giriş öznitelik vektörleri olarak kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi, tasarlanan Simulink modelinin TMS320C6713 DSK üzerinde çalıştırılması ile deneysel olarak yapılmıştır.Önerilen modelin toplam sınıflama doğruluğu, uyanıklık seviyesinin sınıflandırılmasında geliştirilen modelin kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
To keep on the daily activities, human being need to sleep a certain time everyday. Human spend about one third of his life in sleep and so that sleep is indispensable necessary for life.The aim of this study is estimating the sleep-alertness level from electrical signals taken from brain as DSP based.For this aim, EEG signals taken from 8 healthy subjects were separated as alert, drowsy, and sleep signals in the form of 5 s epochs with the aid of expert doctor. The wavelet coefficients (feature vector) of each EEG signals were obtained by using Discrete Wavelet Transform. Statistical operations were applied to reduce size of feature vectors and obtained vectors were used as input feature vectors of multilayer neural network. The designed Simulink model for classification process was run on TMS320C6713 DSK.The total classification accuracy of proposed model showed that the developed model can be used in the classification of alertness level.
Benzer Tezler
- EEG ve EKG işaretlerinden örüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırılması
Applications and comparison of pattern recognition from EEG and ECG signals
ABDULNASIR YILDIZ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ
- Dinlenim durumu ve uyarana bağlı fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme ile bağlam ve yeniliği temsil eden nöral aktivitelerin incelenmesi
Investigation of neural activity representing context and novelty with resting state and event-related functional magnetic resonance imaging
GÖRKEM ALBAN TUNCA
Doktora
Türkçe
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER DEMİRALP
- EEG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi
Determining of doze level analysing EEG signals by modern methods
MUHİTTİN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- Uyku apne sendromlu hastalarda serum bakır ve çinko düzeylerinin belirlenmesi
Serum zinc and copper level determination in sleep apnea patients
AKIN AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
BiyokimyaMarmara ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN YURDUN
DOÇ. DR. ZERRİN PELİN
- Narkolepsiye özgü otoantikorların immünopresipitasyon ve kütle spektrofotometre ile tanımlanması ve validasyonu
Identification and validation of narcolepsy-spesific autoantibodies with immunoprecipitation and mass spectrophotometry
HANDE YÜCEER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM İSMAİL KÜÇÜKALİ