Analysis of error-related potentials in p300 and motor imagery based brain computer interfaces
P300 ve hayalı motor hareketine dayalı beyin bilgisayar arayüzlerinde hataya dayalı potansiyellerin analizi
- Tez No: 444569
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) sistemleri, beyinden belli sinyalleri toplayarak engelliler için alternatif bir haberleşme yöntemi sağlamayı hedefler. Bu alana ilginin artmasıyla beraber hastaların elektroensefalografi (EEG) sinyalleriyle P300 heceleyici gibi kelime işleyen ve hayali motor hareketleri kullanarak protez kontrol eden sistemler kullanmaları mümkün olmuştur. Bu uygulamaların gerçek zamanlı kullanmasında başarılar elde edilse de, beyin bilgisayar arayüzlerinin kullanıcının niyetini yorumlaması hatalı olabilmektedir. Bu hataları azaltmanın bir yolu hataya ilişkin potansiyelleri (ErrP) kullanmaktır. ErrP, BBA sistemlerinde bir hata meydana geldiğinde beyinde üretilen sinyaldir. BBA'da bir hata oluştuğunun bilgisi BBA'nın karar alma mekanizmasını güçlendirmekte kullanılabilir. Bizim çalışmamızın amacı, farklı kullanıcı katılım düzeneklerinin ErrP dalgalarına ve BBA deneylerinde sınıflandırma performansına olan etkilerini anlamaktır. Bu amaçla, P300 ve hayali motor tabanlı BBA'lar için üç farklı düzenekte veri topladık, ve sinyal işleme ve makine öğrenme teknikleri kullanarak bu verileri analiz ettik. Ayrıca, hayali motor deneylerinden elde edilen sonuçların hayali motor ve ErrP sinyallerinin aynı anda sınıflandırıldığı BBA sistemi için bir temel olarak kullanabileceğini gösterdik. Bunun yanında, hayali motor ve ErrP sinyallerinin eş zamanlı kaydedilerek sınıflandırmaları amacıyla ön deneyler yaptık. Son olarak deneme frekansındaki değişimin, hayali motor tabanlı BBA sistemlerindeki ErrP sınıflandrma performansı üzerine etkisini inceledik.
Özet (Çeviri)
Brain Computer Interface (BCI) systems aim to generate alternative communication pathways for people with disabilities by extracting information directly from the brain. Increasing interest in this field of study has enabled patients to use electroencephalography (EEG) in controlling word processing software such as the P300 speller and prostheses using motor imagery through EEG. Despite achieving successful real-time implementations in these applications, Brain Computer interfaces are subject to errors when interpreting the user's intent. One way of reducing this is by using the Error Related Potential (ErrP). These are signals generated by a person when an error occurs in a BCI system. The knowledge that an error has occurred in a BCI could perhaps be used in strengthening the decision making process of the BCI. Our work aims to understand the effect of dferent types of user involvement has on ErrP waveforms and classification performance in P300 and motor imagery based BCI experiments. Particularly, we collect data in three different settings for both P300 and motor imagery based BCIs and provide an analysis of this data using signal processing and machine learning techniques. We also show how results obtained from the motor imagery based experiments can be used as a basis for a BCI system where motor imagery and Error Related Potentials are classified simultaneously. Furthermore, preliminary experiments have been done to classify motor imagery and ErrP in this joint motor imagery and ErrP detection system. We have also investigated the effect of changes in trial frequency on ErrP classification performance in motor imagery based BCI systems.
Benzer Tezler
- Adaptation in P300 and motor imagery-based bci systems
Beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı P300 ve hayali motor hareketlerinde uyarlama
İSMAİL YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mühendislik BilimleriSabancı ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Parkinson hastalığında yürüme bozukluğu ve donmanın bilişsel fonksiyon ile ilişkisi
Correlation of walking disorder and freezing with cognitive function in parkinson's disease
DİDEM YÜKSEL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
NörolojiAkdeniz ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEHUR SİBEL ÖZKAYNAK
- Error detection and new stimulus mechanisms in brain-computer interface
Beyin-bilgisayar arayüzünde hata tespiti ve yeni uyaran mekanizmaları
HAMZA ALTAKROURY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Bilişsel rehabilitasyon terapisi etkinliğinin olaya ilişkin potansiyel ve istirahat durum eeg analiziyle belirlenmesi
The determination of potential and condition situation eeg analysis of the effectiveness of cognitive rehabilitation therapy
HAMİDE LAÇIN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bilişsel fonksiyonların elektroensefalografi, uyarılmış potansiyel ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of cognitive functions of children with attention deficiency and hyperactivity disorder via electroencephalography, evoked potentials and functional near-infrared spectroscopy
MİRAY ALTINKAYNAK
Doktora
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN