Geri Dön

Review on brain connectivity measurements used for emotion recognition

Duygu tanımlama için kullanılan beyin bağlantıları ölçümleri üzerine derleme

PDF İndir

  1. Tez No: 453765
  2. Yazar: FEHMİ VOLKAN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERAP AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Beyin tüm vücut fonksiyonlarının otonom iç dengesini sağlayan ana kontrol birimidir. EEG adı verilen elektriksel beyin aktiviteleri, nörofizyolojik, psikolojik ve anatomik anormalliklerin tespiti için bilgisayar tabanlı ileri sinyal işleme araçları kullanılarak analiz edilmektedir. Günümüzde gittikçe popülerleşmekte olan duygu durumu tanıma başlığı, sinirbilimden nöro-markete kadar geniş bir alanı ilgilendirmektedir. Uluslar-arası ölçütlerde geçerliliği onaylanmış veri-tabanlarında yer alan duygulanım uyaranları ile oluşturulan duygu durumlarını tanımada; yüz ifadelerinin fotoğrafları, dilimsel beyin görüntüleri, kalp atış oranı ve elektriksel deri direnç seviyesi gibi fizyolojik parametreler ve EEG sinyalleri kullanılan tanımlayıcı parametrelerdir. Bu parametreler arasında en güvenilir ve duygu durumunu karakterize edebilen ise EEG sinyalleridir. Ancak, literatürde EEG analizleri, duygu durumu tespitinde en sağlam ve elverişli araçlar olarak bulunmuştur. Duygu tanıma amaçlı EEG analizlerinde ise tek-kanal EEG analizlerinin yanısıra; sağ ve sol hemisfer-arası senkronik haberleşme düzeyini ölçen bağıllık ve bağlantısallık ölçütleri ele alınmaktadır. Bu çalışmada; sınıflandırıcı özellikleri ile deney paradigmasına bağlı olarak en iyi duygu durum tanıma yaklaşımını saptamak için hemisferik bağıllık ve bağlantısallık kestirim yöntemleri, birbirleri ile kıyaslanarak özetlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The brain is the main control unit which provides the autonomous internal balance of body functions. Electrical brain activities so called Electro-Encephalo-Graphy (EEG) has been analyzed for detection of both neuro-physiological and psychological as well as anatomical abnormalities by using computer based advanced signal processing tools. Nowadays, emotion recognition is becoming more and more popular research topic in a wide range of field from neuroscience to neuro-marketing. Emotional states, which have been evoked in response to affective stimuli approved internationally, have been detected with respect to descriptive parameters as follows; facial expressions, neuro-imaging brain slices, physiological factors such as heart-rate and electrical tissue conductivity and, EEG series. However, EEG is found to be most effective and robust tool for emotional states. In the frame of EEG analysis, connectivity and dependency measurements, which refers the level of inter-hemispheric synchronic behaviors between right and left hemispheres, and single-channel EEG analysis have been examined for emotion recognition. In this study, brain connectivity measurements and hemispheric dependency measurements have been summarized in comparison to each other to state the best recognizer depending on experimental paradigm and classifier specifications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    55961

    Biyomagnetik olaylar

    Başlık çevirisi yok

    M.TOGAN ÇANDIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İNCİ AKKAY

  2. Tez No

    863682

    Reproducibility of graph neural networks in multiview brain connectivity

    Çokgörünümlü beyin bağlantılarında çizge sinir ağlarının yeniden üretilebilirliği

    HIZIR CAN BAYRAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ

    DR. ISLEM REKIK

  3. Tez No

    709909

    Multi-modal neuroimaging data prediction: Estimation of connectional brain template and multigraph classification with application to gender fingerprinting

    Çoklu modal nörogörüntüleme veri tahmini: Bağlantılı beyin şablonunun tahmini ve cinsiyet parmak izi uygulaması ile çoklu grafik sınıflandırma

    NADA CHAARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK

  4. Tez No

    417256

    Majör depresif bozukluğu olan hastalarda ve sağlıklı bireylerde zaman algısının beyindeki ödül sistemi ile olan ilişkisinin işlevsel manyetik rezonans görüntüleme ile incelenmesi

    Evaluation of relation between time perception and reward processing in the brain with functional magnetic resonance imaging in healthy subjects and patients with major depressive disorder

    NİHAL APAYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    PsikiyatriAnkara Üniversitesi

    Disiplinlerarası Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METEHAN ÇİÇEK

  5. Tez No

    355986

    Dijital çağda ütopya kavramının dönüşümü: İşbirlikçi tasarım bağlamında mimarın rolü

    Transformation of the term of utopia in digital age: The role of architect in co-design approach

    MELİS BALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE IŞIL HACIHASANOĞLU

Geri Dön