Geri Dön

EEG modelling using neural network and enchament averaging of brain evoked potentials

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 364447
  2. Yazar: MASOUD MADANI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Tıbbi Biyoloji, Bioengineering, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Evoked Potential, Neural Networks, Backpropagation
  7. Yıl: 1992
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a new parametric model for Evoked Potential (EP) estimation has been developed and implemented. It is assumed that prestimulus EEG data can be modeled by an implicit nonlinear autoregres~;ive (NAR) model. The N.AR model has been realized USing a multilayered neural network having a single hidden later and a single output neuron. The conventional backpropagation learning law has been applied to estimate t.he parameters of the network. The mode I obtained using pre-stimulus data has been used to forecast post-stimulus signals. The forecast errors have been interpreted as trle EPs. The EP:3 tfiUS obtained have been compared favorat>1y \;vitrl UK,iSe obtained USing conventional averaging methods WhlCh requJre considerably more trials. To test the validity of the model Hle autocorrelation of the predlction error was computed. This error should be white if the rnodel is adequate. The software implementing the proposed method is developed on IBM PC/MS DOS environment USing“ Turbo C 2.0”programming language.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1019182

    Artırılmış gerçeklik ile görselleştirilen etkileşimli sanal epileptik hasta beyin simülatörünün geliştirilmesi

    Development of an interactive brain simulator for a virtual epileptic patient visualized by augmented reality

    IBRAHIM REFAAI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. ERKAN ATMACA

  2. Tez No

    78242

    Yapay sinir ağları kullanarak EEG modellemesi ve uyarılmış beyin potansiyellerin çıkartımı

    EEG modelling and extraction of evoked brain potentials using artificial neural networks

    İRFAN SAĞDINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN

  3. Tez No

    989937

    Kesirli mertebeden türev yardımıyla EEG sinyallerinin modellenmesi ve PINN destekli FO-MPC ile epileptik nöbet kontrolü analizi

    Modeling EEG signals using fractional order derivatives and analysis of epileptic seizure control with PINN-supported FO-MPC

    SADULLAH BULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    MatematikErzurum Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED YİĞİDER

  4. Tez No

    640563

    Estimation of emotional situation using EEG signals and machine learning methods

    EEG sinyalleri ve makine öğrenme yöntemlerini kullanılarak duygusal durum kestirimi

    BARTU YEŞİLKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyoteknolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  5. Tez No

    670818

    Motor hareket hayali görevlerine ait EEG sinyallerinin 2-B öznitelikler ve yarı olasılıksal dağılım modelleri ile sınıflandırılması

    Classification of EEG-based motor imagery tasks using 2-D features and quasi-probabilistic distribution models

    ÇAĞATAY MURAT YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL KÖSE

Geri Dön