Geri Dön

İmleç hareketinin hayali sırasında kaydedilmiş eeg sinyallerinin sınıflandırmasını kolaylaştırmak amacıyla yeni bir dönüşüm yöntemi

A transformation method for feature extraction and classification of the eeg signal recorded during cursor movement imagery

PDF İndir

  1. Tez No: 456258
  2. Yazar: BAHAR HATİPOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Elektroensefalogram ölçümleri günümüzde anestezi seviyesinin belirlenmesinde, epilepsi tedavisinde ve apne hastalığı ile ilgili hastalıkların tedavisi gibi medikal araştırma alanlarının birçoğunda ve insan bilgisayar etkileşimi ile ilgili konularda sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada yeni, basit bir dönüşüm yöntemi olan Açı-Genlik dönüşüm yöntemi EEG sinyallerinin sınıflandırılması için önerilmiştir. Açı-Genlik dönüşümü, sinyaldeki değişim noktalarına (pozitiften negatife ve tam tersi yönde) bağlı olan sonlu genlik frekans dönüşümüdür. Yöntemde herhangi bir zaman domeinindeki EEG sinyali, 2-B görüntüye dönüştürülmektedir. Oluşan görüntüden çıkarılan özellikler de EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında kullanılmaktadır. Çalışmada Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemi özellik çıkarıcı olarak; k En Yakın Komşuluk Algoritması (k-EYK), Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri de sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Çalışma sonunda EEG sinyallerinin dönüşüm sayesinde başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Electroencephalogram (EEG) measurements are used in the field of medical research such as determination of the level of anesthesia, treatment of epilepsy, and treatment of diseases associated with apnea and human computer interaction systems. In this study, a simple Angle-Amplitude transformation method is proposed for classification of EEG signals. Angle-Amplitude transformation is a kind of finite amplitude frequency transformation based on the changing point of a signal (from negative to positive and vice versa). By employing the transformation, arbitrary time domain EEG signals are converted to two dimensional finite images. The attributes of resulting images are exploited in the classification of the EEG signals. Principal Component Analysis (PCA) approach is employed for future extraction on the image; k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN) methods are applied for the classification. The obtained results also show that the EEG signals are quite successfully classified by employing the proposed method with the transformation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    794531

    Akıllı EEG tasarımı

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM DURSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKIN

  2. Tez No

    715652

    A new rodent behavioral paradigm for studying closed-loop cursor control

    Kapalı-devre imleç kontrolünün araştırılması için yeni bir sıçan davranış paradigması

    AHSAN AYYAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KOCATÜRK

  3. Tez No

    104963

    Türkiye solu ve siyasal kültür

    Turkey's left and political culture

    SIRRI ERDEM TÜRKÖZÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Siyasal BilimlerAnkara Üniversitesi

    Kamu Yönetimi ve Siyaset Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERPİL SANCAR ÜŞÜR

  4. Tez No

    470106

    Yukarı–aşağı imleç hareketine ilişkin EEG kayıtlarının ayrık dalgacık, KNN ve DVM ile sınıflandırılması

    Classification of up-down cursor movements' EEG records with discrete wavelet transform, KNN and SVM methods

    ÖMER EMHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM

  5. Tez No

    827320

    Solunum paterninin ve vücut farkındalığının servikal eklem pozisyon hissine etkisi

    The effect of respiratory pattern and body awareness on cervical joint position feeling

    NURSAÇ UĞURTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Aydın Üniversitesi

    Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET BİÇKİ

Geri Dön