Beyin-bilgisayar arayüzü ile P300 tabanlı karar sistemi geliştirilmesi
Development of a decision system by a brain computer interface based on P300
- Tez No: 414215
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUBA KIYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) sistemleri kullanıcıların ortamlarıyla sadece beyinsel aktiviteleri sayesinde haberleşmelerini sağlar. Beyin ile bilgisayar arasında bağlantı kurabilmek için önce beyin aktiviteleri ölçülür ve daha sonra bu işaretler işlenerek ve çeşitli algoritmalar kullanılarak analiz edilir ve sınıflandırılır. BBA uygulamalarında yaygın olarak kullanılan ve P300 olarak adlandırılan beyin dalgası uyarıya karşı bir tepki olarak oluşur ve genel olarak beynin parietal lobunda ölçülebilir. P300 işaretinin varlığı, genlik ve zaman bilgileri karar verme işlemlerinde bilişsel fonksiyon ölçütleri olarak kullanılır. Bu tezde, P300 uyarılmış potansiyele dayalı bir BBA sistemi tasarlanmıştır. Yapay Arı Kolonisi algoritması (YAK) kullanılarak Çok Katmanlı Ağ (ÇKA) yapısındaki ağırlıkları optimize eden bir hibrid yapı önerilmiştir. Bu hibrid yapı, literatürde P300 işaretinin sınıflandırılmasında sıklıkla kullanılan Destek Vektör Makineleri (DVM), K-en Yakın Komşuluk (K-eYK) ve Doğrusal Ayrıştırma Çözümlemesi (DAÇ) gibi diğer sınıflandırma metodları ile karşılaştırıldığında daha yüksek bir sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
A brain-computer interface (BCI) is a system that allows a user to communicate with the environment only through cerebral activity. To establish a direct link between the brain and a computer, the cerebral activity is measured and then analyzed with the help of signal processing and machine learning algorithms. P300 signal, which is used widely in BCI applications, is produced as a response to a stimuli and can be measured in the parietal lobe of the brain. The presence, magnitude and timing of this signal are often used as metrics of cognitive function in decision making. In this thesis, a system that is based on the P300 evoked potential is designed. The proposed hybrid structure uses Artificial Bee Colony (ABC) algorithm to optimize the weights of a Multilayer Perceptron (MLP). The hybrid system is compared with the widely used algorithms such as Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN) and Linear Discriminant Analysis (LDA) and it is shown that the proposed system has a higher accuracy.
Benzer Tezler
- Incorporation of a language model into a brain computer interface based speller
Dil modeli destekli bir beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı heceletici
ÇAĞDAŞ ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Psikofizyolojik ölçüm tabanlı beyin bilgisayar arayüz sistemlerinde performans artırmaya yönelik bir çalışma
A study on performance increasing in psychophysiological measurement based brain-computer interface systems
ERDEM ERKAN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKBABA
- A design and implementation of P300 based brain-computer interface
P300 tabanlı beyin-bilgisayar arayüzünün tasarımı ve uygulaması
HASAN BALKAR ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ALİ BÜLENT UŞAKLI
PROF. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Design, implementation and evaluation of a real-time P300-based Brain-Computer Interface system
P300 tabanlı gerçek zamanlı bir Beyin-Bilgisayar Arayüz sisteminin tasarım, uygulama ve analizi
ARMAĞAN AMCALAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Motor imagery based mobile brain computer interface design using machine learning techniques
Makine öğrenmesi yöntemleri ile motor hareket hayali tabanlı mobil beyin bilgisayar arayüzü tasarımı
HAKAN AŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY DOKUR