Improving short –term memory performance using alpha band neurofeedback
Alfa bandı nöral geri besleme kullanarak kısa dönem hafıza performansının iyileştirilmesi
- Tez No: 504282
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Hafızanın yaşın ilerlemesi ile zayıflaması bireyler için önemli bir problemdir ve bu problemin Alzheimer'da olduğu gibi bilinen tatmin edici bir tıbbi tedavi yöntemi bulunmamaktadır. Beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisindeki son gelişmeler bireylerin beyin aktivitesinin ölçülmesine olanak sağlamıştır, nöral geri bildirim de beyin bilgisayar arayüzünü kullanan metotlardan biridir. Nöral geribildirim metodunun psikolojik bozukluklar üzerine uygulanması hakkında birçok araştırma olmasına rağmen, kısa dönem hafıza performansı üzerine uygulamaları hakkında yapılmış sınırlı sayıda araştırma vardır. Bu tez kişilerin alfa bandı nöral geribildirim eğitimi ile kısa dönem hafızalarının geliştirilmesinin mümkün olup olmadığını araştırmaktadır. 11 sağlıklı erkek katılımcıdan kablosuz EEG cihazı ile EEG sinyalleri toplanmıştır. Nöral geri bildirim yöntemi alfa bandı gücünün gerçek zamanlı artırılması için kullanılmıştır. Nöral geribildirimin sağladığı kısa dönem hafıza performansındaki iyileşmenin ölçülmesi amacıyla 5 seanslık nöral geribildirim eğitimi öncesi ve sonrası 10 kelimeden oluşan ezber testi tüm katılımcılara uygulanmıştır. Sonuçlar nöral geribildirim seansları esnasında 11 kişiden 6'sının alfa bandı gücünü spektrumdaki diğer bantlara göre artırabildiğini göstermiştir. Fakat kısa dönem hafıza performansında belirgin bir gelişme olmamıştır. Sonuç olarak nöral geribildirimin katılımcıların zihinlerini bilinçli bir şekilde odaklayabilmesinde faydalı olduğu söylenebilir. Fakat nöral geribildirim eğitiminin kısa dönem hafızayı kesinlikle artırdığı veya alakasız olduğunu söylemek güçtür.
Özet (Çeviri)
Age-related memory degradation is a serious problem for individuals and there is no known satisfying medical treatment of memory disorders such as Alzheimer. Recent advances in BCI technology enable us to measure brain wave activity of individuals, and neurofeedback is one of the methods that uses BCI technology. Although there are many researches about applications of neurofeedback on psychological disorders, there exist limited research on the application of neurofeedback's effect on short-term memory performance. This thesis explored the possibility of short-term memory improvement through alpha-band neurofeedback training. EEG signals were collected from 11 healthy male participants using a wireless EEG device. The neurofeedback paradigm was used to enhance alpha-band power in real-time. Before and after 5 neurofeedback training sessions, a memorization test using 10 words was applied to all participants in order to evaluate the short-term memory performance improvement due to neurofeedback. The results indicated that 6 out of 11 participants were able to enhance their alpha-band power with respect to other bands in the frequency spectrum during neurofeedback sessions. However, there was no obvious improvement in their short-term memory performance. We may conclude that neurofeedback training was beneficial for the participants to focus their minds consciously. However, it is not easy to mention that neurofeedback training certainly improves or is irrelevant with short-term memory performance.
Benzer Tezler
- Uydu verilerine dayalı zaman serileri ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak Samsun ilinde yağış tahmini
Rainfall prediction in Samsun province using satellite data-based time series with machine learning and deep learning algorithms
SEBAHAT TEMUÇİN KILIÇER
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT DOĞAN
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Deep learning for improved forecasting of geomagnetic storms in disaster management
Afet yönetiminde jeomanyetik fırtınaların geliştirilmiş tahmini için derin öğrenme
HASANAIN ADIL HASSAN HASSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Ağ trafiği tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of machine learning algorithms on network traffic forecasting
BUSE DİLAN USLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Hava araçlarında uzun kısa vadeli bellek yöntemiyle kestirimci bakım analizi
Predictive maintenance analysis using long short term memory method in air vehicles
ERHAN GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN KURT