Geri Dön

Analyzing of electroencephalography signals using independent component analysis

Elektroensefalografi sinyallerinin bağımsız bileşenler analizi yöntemi ile analizi

  1. Tez No: 392430
  2. Yazar: FATMA ÖZSOY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  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: 49

Özet

Epilepsi sıklıkla rastlanan merkezi sinir sistemi hastalığıdır. Epileptik nöbet beyin hücrelerinde geçici anormal elektrik yayılması sonucu ortaya çıkan bir klinik tablodur. Hastada klinik olarak belli bir süreye sınırlı, bilinç, davranış, duygu, hareket veya algılama fonksiyonlarına ilişkin bozukluk görülür. Elektroensefalografi beynin elektriksel aktivitesini yüzey elektrotlarıyla kafa derisi üzerinden ölçer. Bu nörofizyolojik bilgiler genellikle teşhis amaçlı olarak kayıt edilir.EEG epilepsi hastalığının teşhisi içi den kullanılır. Bağımsız bileşenler analizi EEG sinyalinden , birbirinden bağımsız olan bileşenler ayırmak için kullanılır. Bağımsız bileşenler analizini kullanarak beyindeki epileptik nöbetlere sebep olan kaynaklar bulundu.

Özet (Çeviri)

Epilepsy is a serious disorder a central nervous system that predisposes those affected to recurrent seizures.A seizure is a sudden breakdown of the neuronal activity of the brain.People suffer from recurrent seizures that ocur at unpredictable times and usually without warning. Electrical activity in various areas of the brain can be measured through the placement of electrodes on the scalp,on the surface of the brain or within its depths.This neurophysiological data is broadly referred to as EEG, and is often recorded for diagnostic purposes. Independent Component Analysis(ICA) was used to extract independent signals from EEG signal .We used independent component analysis and obtained epileptic source in the brain.

Benzer Tezler

  1. Depresyonun EEG sinyallerinden sinyal işleme ve yapay zeka yöntemleriyle analizi

    Analyzing depression through EEG signals using signal processing and AI methods

    SABRINA TURTUROVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU

  2. Determination and analysis of characteristics of dysphagia disease from eeg signals

    Eeg sinyallerinden disfaji hastalığının karakteristiklerinin belirlenmesi ve analizi

    SEVGİ GÖKÇE ASLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. BÜLENT YILMAZ

  3. An affective framework for brain computer interfaces using transfer learning in virtual environments

    Sanal ortamlarda transfer öğrenme kullanılarak beyin bilgisayar arayüzleri için duyuşsal çerçeve oluşturulması

    MEHMET ALİ SARIKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  4. Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques

    Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi

    ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  5. Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi

    Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals

    ELİF ÇAVUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT