Separation of stimulus-specific patterns in electroencephalography data using quasi-supervised learning
Electroensefalogram verilerinde uyarana bağlı örüntülerin yarıgüdümlü öğrenme ile ayrıştırılması
- Tez No: 302383
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGE KARAÇALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bağımsız bileşen analizi, Dalgacık, Dalgacık analizi, Dalgacık dönüşümleri, Dalgacık teorisi, Independent component analysis, Wavelet, Wavelet analysis, Wavelet transforms, Wavelet theory
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, değişik görüntü uyaranları altında kaydedilmiş elektroensefalografi verilerinin yarıgüdümlü öğrenme yöntemi ile ayrıştırılması ele alınmıştır. Yarı-güdümlü öğrenme yöntemi değişik uyaranlara bağımlı olasılıkları tahmin etmekte böylelikle de EEG veri örneklerinin otomatik olarak ait oldukları sınıfları belirlemektedir. Bu çalışmada ardışık olarak rastgele sıralanmış altı farklı görüntü uyaranı altında çekilmiş 32 kanallı EEG verisi kullanılmıştır. Çalışmamızda öncelikle anlık beyin aktivitelerine karşılık gelen EEG verileri bağımsız bileşen analizi ve dalgacık dönüşümünün değişik kombinasyonları ile ön işlemden geçirilmiştir. Ardından ikili ve çoklu yarı-güdümlü öğrenme yöntemi uygulanarak karşılaştırma senaryoları ile koşula özgü EEG profilleri tanımlanmıştır. Elde ettiğimiz sonuçlar göstermektedir ki, yarı güdümlü öğrenme algoritması örnekler arasındaki ayırımı yakalamakta ve anormalliklerin tesbitinde başarılıdır. Bağımsız bileşen analizinin yarı-güdümlü öğrenme yönteminin performansını arttırmada başarılı olmasının yanı sıra dalgacık dönüşümü ile değişik frekans bantlarının belirlenmesi örnekler arası ayrımı belirginleştirir. En iyi sonuçlar yarı-güdümlü öğrenme yönteminden önce bağımsız bileşen analizi ve dalgacık dönüşümünün kombine edilerek uygulanması ile elde edilir.
Özet (Çeviri)
In this study separation of the electroencephalography data recorded under different visual stimuli is investigated using the quasi-supervised learning algorithm. The quasi-supervised learning algorithm estimates the posterior probabilities associated with the different stimuli, thus identifying the EEG data samples that are exclusively specific to their respective stimuli directly and automatically from the data. The data used in this study contains 32 channels EEG recording under six different visual stimuli in random successive order. In our study, we have first constructed EEG profiles to represent instantaneous brain activity from the EEG data by various combinations of independent component analysis and the wavelet transform following data pre-processing. Then, we have applied the binary and M-ary quasi-supervised learning to identify condition-specific EEG profiles in different comparison scenarios. The results reveal that the quasi-supervised learning algorithm is successful in capturing the distinction between the samples. In addition, feature extraction using independent component analysis increased the performance of the quasi-supervised learning and the wavelet decomposition revealed the different frequency bands of the features, making more explicit the separation of the samples. The best results we obtained by combining the wavelet decomposition and the independent component analysis before the quasi-supervised learning algorithm.
Benzer Tezler
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN
- Manisa-Demirci-Köseler plaserinden titan minerallerinin kazanılması ve pigment üretimine katkı araştırmaları
Recovery of the titanium minerals from Manisa-Demirci-Köseler plocer sands and examination of their use in prgment production
SADULLAH ERTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİYAZİ DELİORMANLI
- Süte katılan sodanın beyaz peynirin teknolojisine ve kalitesine etkileri üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
CANSEN SEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERGİN OKTAR
- Apandiste parazitlerin dağılımı
Distribution of parasites in the appendix
NURCAN YÜCEL TEMİZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜLENDAME SAYGI