A comparative study of distance/dissimilarity measures used for classification of electroencephalogram signals
Elektroensefalogram sinyallerinin sınıflandırılmasında kullanılan benzerlik/benzersizlik ölçümlerinin karşılaştırılması
- Tez No: 379746
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Genel bir terim olan biyolojik sinyaller, biyolojik bir sistemden kaydedilen sinyal türüdür. Örnek vermek gerekirse; elektrokardiyogram, kan basıncı dalga formu, hücresel potansiyel vb. Birçok sinyal, ilgili biyolojik sistemin ayırt edici özelliğini bünyesinde barındırır. Bu sinyallerden birisi olan elektroensefalogram (EEG) yaklaşık olarak 1 ile 100 milyon nöron hücresinin aktivitelerinin sonuçları oluşan sinyal grubudur. Bu sinyal grubu ise beynin fonksiyonel yapısı ve hareketliliği üzerine çeşitli bilgiler sunmaktadır. Böylelikle, bu sinyaller içerisinde gizli olan yapıların keşfi beyin ile alakalı olan birçok bilimsel alanda önem arz etmektedir. Klinik uygulamalarda EEG sinyalleri teşhis ve sağlık durumun gözlenmesi amacı ile kullanılmaktadır. Bilgisayar destekli uygulamalarda ise normal ve anormal durumların gözlemlemesinde kullanılmaktadır. Elektroensefalogram sinyalleri üzerine kurulu olan beyin-bilgisayar ara yüzü, EEG sinyallerini kullanarak motor engeli bulunan hastalara destek amacıyla kullanılabilmektedir. Bu engellere örnek verilecek olursa; Beyin Kökü Enfarktı veya Amiyotropik Laterel Sklerosis verilebilir. Bütün bu uygulamalar EEG sinyallerinin sınıflandırılması gerektirmektedir. Bu bağlamda uzaklık veya benzerlik-benzersizlik ölçütleri bir veya birden fazla EEG sinyal örneklerinin karşılaştırılmasında ve hangi duruma ait olduklarının bulunmasında kullanılır. Bu çalışmada, EEG sinyalleri sınıflandırılmasında kullanılan çeşitli benzerlik-benzersizlik ve uzaklık ölçütleri incelenecek ve bunların ayırt edici özellikleri belirlenecektir.
Özet (Çeviri)
Biological signal is a general term that refers to the signal measured from a biological system. Some representative examples include the electrocardiogram, the blood pressure waveform, the cellular action potential, etc. Many biological signals show distinctive waveform morphology which reflects the dynamics of the biological systems. The electroencephalogram (EEG) signal is a measure of the summed activity of approximately 1–100 million neurons lying in the vicinity of the recording electrode, and may provide insight into the functional structure and dynamics of the brain. Therefore, the exploration of hidden dynamical structures within EEG signals is of both basic and clinical interests. In clinical practices EEG is used to diagnose or monitor the following health conditions. In a computer aided diagnosis abnormal activities are detected and normal and abnormal activities are distinguished. An electroencephalograph (EEG)-based communication system, also known as brain–computer interface (BCI), utilizes the information in EEG and provide a new communication channel for patients with several motor disabilities, such as brain stem infarct or amyotrophic lateral sclerosis. The BCI requires classification or distinction of the information in EEG or state of EEG. All these applications necessitate distinction of state of the EEG. The distance or dissimilarity measures separability of the states of the EEG and provides that two or more EEG patters are different and each of them corresponds to a distinct state. In this study distance/dissimilarity measures for classifying EEG will be investigated and distinct features they recognize will be determined
Benzer Tezler
- A novel picture fuzzy ELECTRE method and its application to long-term shelter site selection after an earthquake: The case of Antakya
Özgün görüntü bulanık sayı ELECTRE metodu ve deprem sonrası uzun vadeli geçici yerleşim bölgesi seçimi üzerine uygulaması: Antakya örneği
BERİL AKKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Büyük veri ve kent: İstanbul tarihi yarımada'da konum tabanlı sosyal medya verileri üzerinden sosyo-mekansal ayrışmanın incelenmesi
Big data and city: Investigation of socio-spatial segregation through location-based social media data in the historical peninsula of Istanbul
ÜMMÜGÜLSÜM ORTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ
- Digitalization of learning: A comparative study of university learners' and lecturers' perceptions and experiences on distance education: A Hakkari University case
Öğrenmenin dijitalleşmesi: Üniversite öğrencileri ve öğretim elemanlarının uzaktan eğitim algıları ve deneyimlerinin karşılaştırmalı bir incelemesi: Hakkari Üniversitesi örneği
ABDULLAH YOLDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN BADA
- A comparative study of metadiscourse used in academic texts in the fields of science and social sciences
Fen bilimleri ve sosyal bilimler alanlarındaki akademik makalelerde kullanılan üst söylem belirleyicilerinin karşılaştırmalı çalışması
ÖZLEM ÜNSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Eğitim ve ÖğretimÇukurova ÜniversitesiEğitim Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇUBUKÇU
- Aktif olarak spor yapan ve yapmayan uzun mesafe koşucuların kardiyak fonksiyonlarının incelenmesi.
Active and non-active inverstigation of cardiac function of long-distance runners
NURDAN ATEŞ