EEG alt bandlarının tekil spektrumu ile duygu durumları arasındaki ilişki
Intercorrelati̇on between si̇ngular spectrum of EEG subbands and emoti̇onal states
- Tez No: 442368
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERAP AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Gündelik hayatta bilgisayar ve makine kullanımı giderek artmaktadır. Bilgisayar ve makine kullanımındaki bu artış insan ve bilgisayar etkileşimi, beyin bilgisayar arayüzü gibi konulardaki araştırmaları da beraberinde getirmektedir. Birçok alanda önemi artan insan bilgisar etkileşimi ve beyin bilgisayar arayüzlerinde, bireylerden alınan elektroensafalogram (EEG) verilerinin sınıflandırılması önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada hasta ve sağlıklı bireyler arasında duygu durumlarına göre, EEG işaretlerinin beynin hangi bölgelerinde farklılık gösterdiğinin bulunması ve duyguların sınıflandırılması amaçlanmıştır. 10 sağlıklı ve 10 hasta bireyden mutlu, mutsuz ve nötr duygu durumlarında beynin 16 ayrı bölgesinden EEG verileri alınmıştır. Elde edilen EEG verileri bir veri madenciliği aracı olan Weka ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma için yapay sinir ağları, basit lojistik ve rotasyon orman yöntemleri uygulanmıştır. Alfa, beta, teta, delta ve gama frekans banları için ayrı ayrı sınıflandırma sonuçları elde edilerek frekans bandları ile sınıflandırma arasındaki ilişki incelenilmiştir. Uygulanan sınıflandırma algoritmalarına göre katılımcıların hasta ve sağlıklı şekilde sınıflandırılmasında en yüksek başarı gama frekans bandında elde edilmiştir. Gama frekans bandından sonra en başarılı ikinci frekans bandı beta olarak gözlemlenilmiştir. Aynı sınıflandırma algoritmaları ile duygu sınıflandırması gerçekleştirildiğinde en yüksek sınıflandırma başarıları beta ve gama frekans bandlarında gözlemlenilmiştir.
Özet (Çeviri)
Usage of computers and machines in daily life is increasing day by day. The rise in using computers and machines leads to improvement in researchs topics such as human-computer interaction and brain computer interfaces which have a growing importance in recent years. Classification of electroencephalogram signals which are obtained from individuals has a significant role in human-computer interaction and brain computer interfaces. In this thesis, we aimed to find which parts of brain can vary electroencephalogram signals according to the emotion of patients and healthy individuals. We also made emotion classification. Electroencephalogram signals were gathered from 10 patients and 10 healthy person in 16 different part of brain when participants have pleasent, unpleasent and neutral emotions. Afterwards electroencephalogram signals were classified by WEKA which is a tool for data mining. Artificial Neural Networks, Simple Logistic and Rotation Forest algorithms were used in order to classify data. We obtained classification result in five different frequency band activities which are called Alpha, Beta, Gamma, Delta and Theta to examine relationship between frequency bands and classification accuracy. The highest accuracy in the classification of healthy and patient participants was obtained in the Gamma frequency band. The second highest accuracy in classification observed in the Beta frequency band. In emotion classificication the highest accuraciest observed in Beta and Gama frequencies bands when same classification algorithms were applied.
Benzer Tezler
- Obsesif kompülsif bozuklukta EEG frekans bantlarının sınıflandırılması
Classification of eeg frequency bands in obsessive compulsory disorder
GÖZDE YALINIZ BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Stroop etkisinde seçici dikkat ve dikkat eksikliği - EEG frekans bantları
Selective attention and attention deficit - EEG frequency bands under effect of stroop interference
ŞÜKRÜ ILGAY YARIMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
NörolojiÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Spektral ve Faz Tabanlı Özniteliklerle Çok Sınıflı Motor Hayali EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması
Classification of multi-class motor imaginary eeg signals with spectral and phase-based features
OSMAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TOSUN
- EEG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi
Determining of doze level analysing EEG signals by modern methods
MUHİTTİN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- Monitoring depth of anesthesia through measurement of phase coupling among spontaneous EEG rhythms
Süregiden EEG salınımları arasındaki faz bağlanım ölçümleriyle anestezi derinliğinin izlenmesi
SEYED MORTAZA MOUSAVI
Doktora
İngilizce
2014
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU