A wearable EEG-based serious game for focus improvement and diagnosing ADHD/ADD patients by EEG signals classification
Odaklanmanın geliştirilmesi için giyilebilen EEG temelli uygulamalı oyun ve EEG sinyal sınıflandırması ile DEHB hastalarına tanı koyma
- Tez No: 483461
- Danışmanlar: PROF. SHERVIN SHIRMOHAMMADI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Dikkat Eksikligi Hiperaktivite Bozuklugu (DEHB) dikkat ve odaklanma eksikligi ile karakterize edilir ve en yaygın bilissel islev bozukluklarından biridir. Elektroenselogram (EEG) sinyalleri dikkatlilik gibi bilissel yetenekler hakkında çok fazla bilgi tasıdıgı için EEG sinyallerini dikkat eksikligi olan kisiler için kullanmak büyük önem gösterir. EEG, Beyin-bilgisayar Arayüzü (BBA) arastırmacıları tarafından sıklıkla kullanılan EEG okuyan kablosuz aletler kullanılarak okunabilir. Buna parallel olarak, son günlerde uygulamalı oyunlardan muhtelif bilissel ve duygusal eksikliklerin iyilestirilmesi bakımından faydalanılmıstır. Bu tezde, bir bu iki alanı birlestirdik ve DEHB'li insanların dikkat yeteneklerini gelistiren, giyilebilen kablosuz EEG aleti ile control edilen bir sanal gerçeklik uygulamalı oyunu tasarladık. Saglıklı bireylerle yaptıgımız ilk deneylerde, oyunumuzu klavye kullanarak ve EEG kullanarak oynayan kisileri karsılastırdıgımızda etkilesimde 10%'luk, odaklanmada ise 8%'lik bir gelisme gördük. Buna ek olarak, hastaların dikkat yetenegini kuvvetlendiren EEG-kontrollü uygulamalı oyunların entegrasyonunu incelerken bir yandan da onların dikkat seviyelerini ölçmek için makine ögrenmesini kullandık. Saglıklı kisilerle yaptıgımız pilot deneylerde EEG verilerini sınıflandırmada, oyun oynama esnasındaki dikkat seviyesini ölçmede 96%'ya ulasan bir dogruluk payı elde ettik. Ayrıca DEHB hastaları ile yaptıgımız sonraki deneylerde de EEG verilerini kıyaslamada 98% dogruluk elde ettik.
Özet (Çeviri)
Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), characterized by the lack of attention and focus, is one of the most spread cognitive disorders. Since electroencephalogram (EEG) signals carry extensive information about cognition skills, which include attention, then the potential of using EEG signals for people with low attention span can be quite significant. EEG can be read using the new wireless EEG reading devices often used by Brain-computer Interface (BCI) researchers. In parallel, serious games have been recently utilized for rehabilitating various cognitive and emotional deficits. In this thesis, we put the two things together, and we design a virtual reality serious game controlled using a wireless wearable EEG device to improve the attentiveness ability of people with ADHD/ADD. Our preliminary experiments with healthy subjects show an average improvement of 10% in engagement and 8% in focus for people using our EEG-controlled game compared to using the same game but keyboard-controlled. Furthermore, we investigate the integration of an EEG-controlled serious game that trains and strengthens patients' attention ability while using machine learning to detect their attention level. The pilot experiments with healthy individuals show an accuracy of up to 96% in classifying the EEG data to detect the correct attention state during gameplay, and the extended experiments with ADHD patients show an accuracy up to 98% in classifying the patients EEG data.
Benzer Tezler
- Mobil eeg tabanlı açlık ve tokluk sınıflandırılması
Mobile eeg based hunger and satiety classification
EGEHAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN
- Design of a wearable fNIRS neuroimaging device with an internet-of-things architecture
Nesnelerin interneti mimarisi tabanlı giyilebilir fNIRS sinir görüntüleme cihazı tasarımı
GÖZDE ÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Rhode IslandElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KUNAL MANKODIYA
- Nefes takip sistemi tasarımı ve giyilebilir sisteme entegresi
Breath tracking system design and integration into the wearable system
ÜNAL HANCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ENGİN AYTEN
- EEG biyosensör kullanılarak dikkat ve meditasyon oranlarının öğrenmeyle ilişkilendirilmesi
Correlation of attention and meditation rates with learning by using EEG biosensor
BÜŞRA ÜLKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET BARIŞ TABAKCIOĞLU
- Design and development of an SSVEP based low cost, wearable, and wireless BCI system
DHGUP bazlı ucuz ve giyilebilir bir telsiz BBA sisteminin tasarım ve geliştirilmesi
ABDUL WAHEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER