Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 483461
  2. Yazar: ALAA EDDIN ALCHALABI
  3. Danışmanlar: PROF. SHERVIN SHIRMOHAMMADI
  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: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    568537

    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

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER

  2. Tez No

    880213

    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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Rhode Island

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KUNAL MANKODIYA

  3. Tez No

    621432

    Mobil eeg tabanlı açlık ve tokluk sınıflandırılması

    Mobile eeg based hunger and satiety classification

    EGEHAN ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN

  4. Tez No

    898780

    Soft and skin-like stretchable silk-based epidermal organic bioelectronics for comprehensive human physiological signal monitoring

    Kapsamli insan fizyolojik sinyal izleme için yumuşak ve deri gibi esnek ipek bazli epidermal organik biyoelektronikler

    SEYED SAJJAD MIRBAKHT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KAYA YAPICI

  5. Tez No

    919280

    Towards the development of an autonomous system for driver's drowsiness detection and alertness using a high-fidelity driving simulator

    Yüksek hassasiyetli sürüş simülatörü kullanılarak sürücünün uykululuk tespiti ve uyanıklığı için otonom bir sistemin geliştirilmesine doğru

    RIAZ MINHAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY

Geri Dön