Geri Dön

Frequency analysis of electroencephalogram signals which recorded from epileptic patients

Epilepsi hastalarından kaydedilen elektroensefalogram sinyallerinin frekans analizi

  1. Tez No: 424516
  2. Yazar: MUHAMMED RUFAİ BATMANOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Nöroloji, Electrical and Electronics Engineering, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  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: 54

Özet

Epilepsi en çok karşılaşılan dördüncü nörolojik hastalıktır ve her yaşta insanda bulunabilir. Toplumda bilinen adı nöbet hastalığıdır. Nöbet çeşitlerine göre kategorize edilebilir ve farklı sağlık sorunlarına yol açabilir. Kişiyi rahatsız eden üreten nöbet beynin elektriksel aktivitesinde beklenmeyen geçici anomalidir. Bu semptomlar algıda ya da tüm vücut konvulsiyonunda çöküntü şeklinde olabilir. Klinik ve EEG verilerine göre nöbet genel veya bölgesel olabilir. EEG sinyallerinden normal ve nöbet anlarının tespit edilmesi Epilepsi tanısının konulmasında önemli rol oynamaktadır. Tez çalışmasında normal/sağlıklı, nöbet anı ve nöbet anının hemen öncesi anlarına ait EEG sinyallerinin maksimum güç değerlerinin arasında farklılık olup olmadığı araştırıldı. Bu yüzden her bir kişiye ait EEG sinyallerin Güç spektral yoğunluk grafikleri elde edildi ve maksimum güç değerleri hesaplandı. Sonuçlar t testi ile istatistiksel olarak değerlendirildi. Elde edilen sonuçlar normal ve nöbet anları için 17. Kanaldan alınan EEG sinyallerinin maksimum güç değerleri arasındaki farklılığın istatiksel olarak anlamlı olduğunu göstermelidir. Normal ve onset anları için bu durum 1. ve 23. Kanallar için geçerlidir.(p

Özet (Çeviri)

Epilepsy is the fourth most mutual neurological disorder and touches people of all ages. It generally means as seizure disorders. It can be categorized by changeable seizures and causes other health problems. A seizure is an unexpected, temporary deviation in the brain's electrical activity that produces disturbing signs. These symptoms can be collapse in attention or whole body convolution. According to the clinic and electroencephalogram (EEG) data, seizures can either be generalized or partial. Detection of seizure and normal condition from EEG signal take an important role for diagnosing the epilepsy. In this thesis EEG signals are analysed by welch method between normal / healthy, seizure time and just before the seizure. That's why every patients EEG signals Power Spectral Density graphics and maximum power values are calculated. All results were statistically evaluated by student t -test. Maximum power of EEG signals, 17 number channels results we obtained for normal and seizure are giving the significant statistical result. Channel 1 and 23 are also statistical significant for normal and the onset moments (P

Benzer Tezler

  1. EEG işaretlerinin analiz metodlarının karşılaştırılmalı bir çalışması

    A Comparative study of EEG signals anlysis methods

    M. EMRE ERSOP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN DİLAVEROĞLU

  2. 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

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SAMİ ARICA

  3. EEG eşuretlerinin spektral analiz yöntemleriyle işlenmesi

    The Spectral analysis of EEG signals with spectral analysis methods

    HATİCE BAŞA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    PROF.DR. CELAL KARAŞLI

  4. EEG sinyallerinde uyku iğciklerinin zaman ve frekans domeni özellikleri kullanılarak analizi

    Analysis of sleep spindles on EEG signals by using time and frequency domain features

    MEHMET DURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SALİH GÜNEŞ

  5. Beyinde üretilen yöne bağlı EEG sinyallerinin öznitelik çıkarımı yardımıyla sınıflandırılması

    Classification of EEG signals occured in the brain under the imagination of the directions with the help of feature extraction

    MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET YAHYA TEŞNELİ