ECoG tabanlı parmak hareketlerinin KNN ve DVM yöntemleri ile sınıflandırılması
ECoG-based of finger movement classification with KNN and SVM
- Tez No: 335506
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. SİRAÇ ÖZERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tez kapsamında, ECoG kayıtları kullanılarak parmak hareketlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. ECoG verilerinin sınıflandırılma sürecinde, iki yaklaşım izlenmiştir. Birinci yaklaşımda, öznitelik olarak AR katsayıları kullanılarak k-NN ve DVM sınıflandırıcıları ile kümelerin sınıflandırma başarım oranları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, genel olarak az sayıda katsayı ile maksimum başarımın elde edildiği görülmüştür. Sınıflandırıcı açısından bakıldığında, DVM?in k-NN sınıflandırıcısına göre daha iyi bir performans sergilediği görülmüştür. ECoG verilerinin sınıflandırılmasında izlenen ikinci yaklaşımda, öznitelik olarak dalgacık katsayıları kullanılmıştır. Birinci aşamada DVM sınıflandırıcısının k-NN sınıflandırıcısına göre daha iyi bir performans sergilemiş olmasından ötürü, ikinci aşamada sınıflandırıcı olarak sadece DVM kullanılmıştır. Etkin kanalların belirlenmesi ile sınıflandırma başarım oranlarının yükseldiği görülmüştür. Farklı paradigmalar ile elde edilen EEG/ECoG işaretleri değerlendirilerek, beynin dinamiği anlaşılmaya çalışılmaktadır. Bu çalışmada kullanılan ECoG işaretleri aynı amaç için kullanılmıştır. Uygulanılan yöntemin başarıyla uygulanabilirliliği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, two approaches have been followed classification of finger movements have aimed using ECoG recordings. In first approach, performance in classification of clusters are determined with k-NN and SVM classifiers by using AR coefficients as attribute. According to found results, it has been seen that maximum performance is obtained. With less coefficients generally. From the perspective of the classifier performance of SVM is beter than that of k-NN. In second approaches followed for classification the values of ECoG, wavelet coefficients are used as an attribute. in the second stage only SVM classifier is used because it was found firstly that SVM performance was beter than that of k-NN. It is seen that classification performance rates are increased by determining of effective channels. It has been tried to understanding the dynamics of brain by evaluated EEG / ECoG signals obtained with different paradigms. In this study ECoG signals are used for the same aim. It is seen that these methods can be applied successfully.
Benzer Tezler
- Spatial decoding of oscillatory neural activity for brain computer interfacing
Beyin makine arayüzleri için salınımlı beyin işaretlerinin uzamsal çözümlemesi
İBRAHİM ONARAN
Doktora
İngilizce
2013
Biyomühendislikİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
YRD. DOÇ. DR. NURİ FIRAT İNCE
- Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
JAİME FERNANDO DELGADO SAA
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Psikofizyolojik ölçüm tabanlı beyin bilgisayar arayüz sistemlerinde performans artırmaya yönelik bir çalışma
A study on performance increasing in psychophysiological measurement based brain-computer interface systems
ERDEM ERKAN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKBABA
- Yapılandırılmış bireysel anımsamanın palyatif bakım hastalarının semptom yönetimi, yaşam memnuniyeti ve öz aşkınlık üzerine etkisi
The effect of structured individual reminiscence on symptom management, life satisfaction and self transcendence of palliative care patients
CANAN BOZKURT
Doktora
Türkçe
2022
HemşirelikEge Üniversitesiİç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YILDIRIM
- Metastatik akciğer kanserinde prognostik karar ağacı
Prognostic decision tree in metastatic lung cancer
AHMET ALİ USTA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
OnkolojiSüleyman Demirel Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KOÇER