Geri Dön

Analysis of electroencephalography (EEG) signals taken from patients suffer from major depressive disorder

Majör depresyonlu hastalardan alınan EEG sinyallerinin analizi

  1. Tez No: 382692
  2. Yazar: SÜMEYRA AGAMBAYEV
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SADIK KARA, YRD. DOÇ. DR. SAİME AKDEMİR AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Nöroloji, Psikiyatri, Bioengineering, Neurology, Psychiatry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu çalışma depresyonun tanı ve derecelendirmesine yönelik fizyolojik kriterlerin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu kriterler kliniklerde psikolojik ölçü olarak da kullanılmaya başlanılabilir. Kriterler beyin aktivitelerini yansıtan EEG sinyallerinin wavelet ve lineer olmayan metodlar ile değerlendirilmesiyle belirlendi. Bu çalışmada, majör depresyonlu hastalar ve sağlıklı bireylerden EEG ve kan hacim sinyalleri sessizlik, gürültü ve dinlendirici işitsel uyaran periyotları esnasında kaydedildi. Kaydedilen sünyaller sinyal işleme yöntemüyle analiz edilerek, sonuçlar majör depresyonlu hastalar ve sağlıklı bireyler arasındaki farklılıkları göstermek amacıyla karşılaştırılmıştır. Ek olarak, önerilen metodlar ve yöntemler ileride yapılacak olan psikiyatrik rahatsızlıklarla ilgili çalışmalara bir örnek teşkil etme amacı taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study was determination of physiological criteria intended for the diagnosis and grading of depression. Those criteria could be started to use in place of psychiatric scales in clinics. Designation of such criteria was succeeded by evaluating the EEG that reflects the brain activities by means of the wavelet and non linear methods. In this study, EEG signals were recorded from patients who are with major depressive disorder and healthy individuals during resting, disturbing, and relaxing auditory stimulation periods. Recorded signals analyzed with signal processing method were compared to demonstrate the differences between major depressive disorder patients and healthy subjects. In addition, the proposed project with the methods and perspectives may lead to other studies related to different psychiatric disorders.

Benzer Tezler

  1. Yüz nakil olgularında emosyonel ifadelerin EEG tabanlı analizi

    EEG-based analysis of emotional expressions in face transplant cases

    İNCİ BİLGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER HALİL ÇOLAK

  2. Beyin elektriksel aktivitesinin ölçümü ve sinyal analizi

    Measurement of electrical activity of the brain and signal analysis

    EMİNE ELİF TÜLAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Biyofizikİstanbul Kültür Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL BAŞAR

  3. Elektrookülografi (EOG) temelli duygu analizi

    Electrooculografy (EOG) based emotion analysis

    YUNUS EMRE ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoteknolojiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ

  4. Yapay zeka teknikleri ile polisomnografi sinyallerinden uyku apnesi sınıflandırılması

    Sleep apnea classification from polysomnography signals with artificial intelligence techniques

    ÜMRAN IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN

  5. Elektroensefalografi ölçümleri için gümüş (AG) aktif kuru tip pinli elektrot tasarımı

    Design of silver (AG) active dry with pin electrodes for electroensehalography measurements

    EDA KARACAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyomühendislikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT TOKMAKÇI