Analysis and classification of evoked potentials of familiar and unfamiliar face stimuli
Tanıdık ve tanımadık yüz uyaranlarına karşı elde edilen uyarılmış potansiyellerin analizi ve sınıflandırılması
- Tez No: 405171
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Doktora
- 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: 182
Özet
Elektroansefalogram (EEG) elektrotlar yardımı ile kafatası yüzeyinden kaydedilen beyine ait elektriksel bir aktivitedir. Uyarılmış potansiyeller (UP) bir uyarana karşı EEG işareti içerisinde oluşan aktivitelerdir. Beyinden kaydedilen bu işaretler insan vücudu ile ilgili bazı hastalıkların tanısında kullanılabildiği gibi insanın bilgisayar ve çevresi ile etkileşimini sağlayan uygulamalarda da kullanılmaya başlanmıştır. Beyine ait bu elektrik aktiviteleri kullanılarak yapılan uygulamalara; yapay uzuv tasarımı, beyin-bilgisayar tasarımı, beyinsel konuşma tasarımı ve beyinsel adli sorgulama tasarımı örnek olarak verilebilir. Yaptığımız bu çalışmada tanınmış ve tanınmamış insan yüz uyaran resimleri EEG kaydı esnasında farklı oturumlarda farklı kişilere gösterilmiş ve elde edilen EEG işaretleri çeşitli analiz ve sınıflandırma yöntemlerine tabi tutulmuştur. Yapılan analiz çalışmaları ön işleme, özellik çıkarma, kanal seçimi ve sınıflandırma aşamalarından geçirilmiş ve her aşamada farklı metotlar denenmiştir. Ön işleme aşamasında alçak geçiren filtrenin ve ayrık kosinüs dönüşümünün, özellik çıkarım aşamasında parçalı sabit modellemenin, kanal seçim aşamasında karşılıklı bilginin ve sınıflandırma aşamasında destek vektör makinesinin kullanıldığı çalışma en başarılı sonucu vermiştir. Sınıflandırma neticesinde tanınmış ve tanınmamış yüz uyaranlarına karşı beyin elektrik aktivitelerinin davranışları saptanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma özellikle yüz körlüğü ve bunama gibi hastalıkların ön teşhisine ışık tutabileceği gibi adli sorgulamalarda zanlıların suç işlenen olayla ilgili gösterilen bir resme karşı davranışlarını da belirleyebilecektir.
Özet (Çeviri)
Electroencephalogram (EEG) is an electrical brain activity recorded from the electrodes placed on the skull surface. Evoked potential (EP) is an activity emerging in response to a specific stimulus in EEG. These potentials recorded from the brain are not only used in diagnosis of some diseases but also have recently been used in the design of applications enabling brain's interaction with computers and the environment. Examples of the applications are artificial limbs design, brain-computer design, oddball paradigm design and cerebral forensic inquiry design applications. In this study, familiar and unfamiliar face stimuli images were shown to different participants in different sessions during EEG recording and the acquired EEG data was analyzed and classified utilizing different methods. Analysis process comprised following stages respectively: pre-processing, feature extraction, channel selection, and classification and different methods were tried in each stage. At the pre-processing stage a low pass filter in time domain was used to suppress background signal and discrete cosine transform was employed to reduce spatial correlation between channels. The best classification performance was obtained when piecewise constant modeling was used at the feature extraction stage, mutual information was used at the channel selection stage and support vector machine was used at the classification stage. At the end of classification, brain electric activities were categorized in response to familiar and unfamiliar face stimuli. Consequently, this study will help us both in the pre-diagnosis of diseases such as Prosopagnosia and Alzheimer and in determining suspects' behavior in response to a face stimulus related to a crime instance in forensic inquiries.
Benzer Tezler
- Analysis and classification of visually evoked EEG using multiresolution approximation
Çoklu çözünürlük yaklaşımı kullanılarak görsel olarak uyarılmış EEG?nin analizi ve sınıflanması
UMUT ÇELİK
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Analysis and classification of spelling paradigm EEG data and an attempt for optimization of channels used
Heceleme paradigması EEG verisinin analizi ve sınıflandırılması ve en uygun kanalların kullanılması üzerine bir çalışma
ASİL YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Görsel uyaran potansiyel tabanlı beyin bilgisayar arayüzü tasarımı
A visual evoked potential based brain computer interface
VOLKAN ÇETİN
Doktora
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Biyomedikal sinyallerde veri ön-işleme tekniklerinin medikal teşhiste sınıflama doğruluğuna etkisinin incelenmesi
The investigation of effect of data pre-processing techniques to classification accuracy on medical diagnosis in biomedical signals
KEMAL POLAT
Doktora
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SALİH GÜNEŞ
- İşitsel ve görsel uyaranlar ile elde edilen uyarılmış potansiyel sinyallerinden farklı dikkat durumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of types of attention with evoked potential signals obtained by auditory and visual stimuli
TURGAY BATBAT
Doktora
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN