Geri Dön

Beyin-bilgisayar arayüzünde hayali motor potansiyellerinin kullanımı

Using of motor imaginary potentials in brain computer interface

PDF İndir

  1. Tez No: 388637
  2. Yazar: YAVUZ KEÇECİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT PEHLİVAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyofizik, Biophysics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyofizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Beyin bilgisayar arayüzü, kaslarımızı kullanmadan, sadece beyinsel aktiviteyle, iletişim kurma veya cihazları yönetecek komut oluşturma sistemidir. Beyin bilgisayar arayüzü sisteminin başlıca amacı ağır nöromusküler hastalığı olan kişilerin, isteklerini bakıcılarına iletebilmesini veya kelime işleme programı, nöroprotez gibi cihazları komuta edebilmesini sağlamaktır. Günümüzde beyin bilgisayar arayüzü sistemleri birçok farklı elektrofizyolojik sinyalden kullanıcının istemini saptayabilmektedir. Bu sinyallere yavaş kortikal potansiyel, P300 potansiyeli, mu ile beta ritimleri örnek verilebilir. Bu sinyaller beyin bilgisayar arayüzü sistemi tarafından bir bilgisayar veya farklı bir cihazı yönetecek komutlar haline çevrilmektedir. Ancak hasta açısından, birçok beyin bilgisayar arayüzü sisteminde kayıtlar çok sayıda elektrot ve bu elektrotları sıkıca tutan bir başlıkla, konforsuz bir şekilde yapılmaktadır. Ayrıca bir kısım beyin bilgisayar arayüzü sisteminde kullanım öncesi uzun süreli eğitimle beyin sinyallerini kontrol etmeyi öğrenme gerekliliği vardır. Sistem açısından ise, sinyallerin komutlara çevrilmesinde yüksek güvenilirlik gerekmektedir. Bu çalışmada 8 sağlıklı denek üzerinde, kullanıcılara ön eğitim verilmeden, kullanıcının konforu bozulmadan, sadece iki kanallı bir kayıt sistemi kullanarak doğruluk oranı yüksek ayırıcı sınıflandırma yapılabilirliği araştırıldı. Sinyal özniteliği olarak işaret parmağının kaldırılması hareketinin hayal edilmesiyle oluşan hazırlık potansiyeli kullanıldı. Sistemin ayırıcı sınıflandırmasında doğrusal ayrıştırma algoritması uygulandı. Çalışılan sistem hayali motor aktivitenin tarafını % 87 oranında doğru olarak saptadı. Çalışma sonuçları literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında, çalışılan sisteminin yüksek oranda doğru ayrıştırma yapabildiği görülmüştür. Tanımlanan sistemin başarısının denenmesinde kullanıcı hatasını azaltmak için uygulama protokolünü tam olarak anlamış deneklerden uygun ortamlarda kayıtlar alındı. Sinyal kayıtları için uygun ortamın yaratılması güç olan nöromuskuler defisitli hastalar, uygulama protokolüne uymayabilecekleri düşünülerek çalışmaya alınmadı. Çalışmanın gelecekte hastaları da içerecek şekilde geliştirilmesi uygun olacaktır.

Özet (Çeviri)

A brain-computer interface is a system that enables control of devices or communication with other persons, only through cerebral activity, without using muscles. The main aim of the brain-computer interface system is to provide the persons with severe neuromuscular disease to able to express their wishes to caregivers or to operate word processing programs or neuroprotheses. Today, Brain Computer Interface systems identify the user's intention from many different neurophysiologic signals. Slow cortical potential, P300 potential, mu and beta rhythms are examples. These signals are translated by brain-computer interface system into orders to manage a computer or a different device. However, for the patients, many brain-computer interface systems records are being done with a large number of electrodes and the electrodes are held by a firm cap in a comfortless position. In addition, for some brain-computer interface system, user training with long-term working for learning to control the brain signals is necessary. In terms of the brain-computer interface system, translating the signals with high-reliability to commands is a requirement. In this study, the feasibility of a high accuracy rate of discriminative classification was investigated on 8 healthy subjects. Using only two-channel record system kept the users? comfort up. The readiness potential attributed to the imagination of the index finger movement was used as a signal feature. Linear discriminative algorithm was applied in the differential classification of the system. The studied system detected the side of the imaginary motor activity correctly with a rate of 87%. Having comparing the results of this study with those of the literature, it was seen that the studied system can classify signals with a high accuracy rate. In the investigation on success of the described system, signals were recorded in proper environment from healthy subjects, who understand the study protocol completely to decrease user mistakes. Patients with neuromuscular deficit, for whom the creation of user-friendly signal recording environment was difficult, were considered inappropriate to be included in this study since they may not abide the study protocol. It will be appropriate to develop the study as to include these patients in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    531076

    A comparative analysis of coherence measures for electroencephalography

    Elektroensefalografi için uyumluluk ölçütlerinin karşılaştırmalı analizi

    SERHAT ÇAĞDAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE KARAÇALI

  2. Tez No

    243644

    Giysi kalıplarının hazırlanması üzerine bilgisayar destekli bir eğitim programının geliştirilmesi

    Development of a computer aided program on the preparation of garment pattern

    ZEYNEP EZGİ ŞENUYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. M. SEVİL YEŞİLPINAR

  3. Tez No

    394242

    Error detection and new stimulus mechanisms in brain-computer interface

    Beyin-bilgisayar arayüzünde hata tespiti ve yeni uyaran mekanizmaları

    HAMZA ALTAKROURY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  4. Tez No

    609141

    P300 tabanlı bir beyin-bilgisayar arayüzü için sanal klavye tasarımı

    Virtual keyboard design for a P300 based brain-computer interface

    MUSTAFA SAMANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN MURAT ESİN

  5. Tez No

    286140

    Classification of motor imagery tasks in EEG signal and its application to a brain-computer interface for controlling assistive environmental devices

    EEG sinyallerindeki hareket düşünsel görevlerin sınıflandırılması ve yardımcı çevresel cihazları kontrol için bir beyin bilgisayar arayüzüne uygulanması

    ERMAN ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER

Geri Dön