EEG zaman serilerinde zayıf sinyaller
Weak signals in EEG time series
- Tez No: 346560
- Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL GEDİZ AKDENİZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyofizik, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Biophysics, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Duffing denklemine dayalı olarak geliştirilen zayıf sinyal arama yöntemi öz itibariyle, nonlineer dinamik sistemlerin a-periyodik salınımlarının faz uzayına dayanır; kaotik sistemlerin `başlangıç koşullarına olan hassas duyarlılığından hareketle, sistemi dışarıdan uyarma (tedirgin etme) durumlarının faz uzayında meydana getirdiği olası değişimleri gözlemleyerek zayıf periyodik sinyallerin varlığı algılanmaya çalışıldı. Bu tekniğin matematiksel temeli, nasıl kullanıldığı ve diğer sinyal işleme yöntemlerinden farklılığı bu çalışmada ele alındı. Bu tezde, kaotik fiziksel bir dinamik sistemin yapısındaki olası zayıf periyodik sinyallerin (küçük genlikli periyodik salınımların) varlığını Duffing Denklemine dayalı olarak geliştirilen bu yöntem ile araştırıldı. Bunun için öncesinde zayıf periyodik sinyallere ilişkin yapılmış bir simülasyon deneyi incelendi, ve ayrıca bu yöntemin geçerliğini test etmek için simülasyon deney çalışmaları yapıldı. Yaygın olarak kullanılan diğer sinyal işleme yöntemleri konusunda da bilgi verildi. Bu çalışmada, epilepsi tanısı konan ve anamnezi alınan nöbet geçiren-geçirmeyen sağ eli kullanan hastaların standart çekilen EEG kayıtları kullanıldı. Bu EEG sinyalleri incelenerek, ?nonlineer dinamik sistemlerde zayıf periyodik sinyaller var mıdır?? sorusuna cevap arandı. Bu çalışma sonucunda, EEG zaman serilerinde zayıf periyodik sinyallerin varlığı gözlemlendi. Bulunan zayıf periyodik sinyallerin frekans ve genlik değerleri hesaplandı. Duffing denklemine dayalı olarak Dinamik Sistemler için geliştirilmiş bu zayıf periyodik sinyal arama yönteminin diğer yöntemlerden farklılığı konusunda bir değerlendirme yapıldı. EEG sinyallerine ilişkin ulaşılan bu sonuçların epilepsi hastalığı açısından bir tartışması yapıldı.
Özet (Çeviri)
The method we used in this thesis is based on the duffing equation and depends on the phase-state of chaotic vibrators of the nonlinear dynamic systems. The presence of weak periodic signals were studied using the principle of sensitive dependance on initial conditions of a chaotic system,by observing the possible changes in the phase state due to excitation of a nonlinear dynamic system from outside. The mathematical background of this method, its applications and its difference from other signal analysing methods were discussed. In this thesis, we investigated the presence of weak periodic signals (low amplitude periodic oscillations) in physical dynamic systems with this Duffing equation based method. First, we analysed a simulation experiment on weak periodic signals and tested the reliability of this method by performing our own simulation experiment. Then, we examined other common signal analysing methods. As a real data, EEG recordings of two right-handed epileptic patients, one is seizure free and one is having seizurewere used. The EEG signals were analysed and answer is searched for the quesion; ?Are there weak periodic signals present within the nonlinear dynamical systems?? As a result, we observed the presence of weak periodic signals in EEG time series. We calculated the amplitude and frequency values of the weak periodic signals that we found. We made evaluations on the difference of this weak periodic signal detection method for dynamical systems based on the Duffing equation from other signal analysing methods. We discussed the implications of our results on EEG signals to epilepsy condition.
Benzer Tezler
- Alzheimer hastalığı ve frontal lob demansın ayırt edilmesinde kantitatif EEG ve XENON 133-SPECT ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
GÖRSEV G. YENER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1994
NörolojiDokuz Eylül ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR FADILOĞLU
- Olay ilişkili potansiyellerin zaman serileriyle incelenmesi
Analysis event related potentials with time series
ÖMER UTKU ERZENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Tıbbi BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDAN SÜMBÜLOĞLU
- Graf dönüşümlü derin öğrenme ile EKG sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of ECG signals with graph transformed deep learning
GÖKHAN KUTLUANA
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER TÜRKER
- Alternatif makine öğrenmesi teknikleriyle epileptik EEG zaman serilerinin sınıflandırılması
Classification of epileptic EEG time series with alternativemachine learning techniques
BEYDA ÇAĞLIYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UTKU KÖSE
- Tsallis entropy based feature extraction from insole force sensor data to diagnose vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının tanısı için tabanlık kuvvet algılayıcıları verilerinden tsallis entropisi tabanlı öznitelik çıkarımı
HARUN YAŞAR KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU