Uyaran zamanlaması parametrelerinin optimize edilerek P300 sinyallerinin hızlı belirlenmesi
Rapid detection of P300 signals by optimizing parameters of stimulus timing
- Tez No: 505147
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER AYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Elektroensefalografi (EEG) tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzleri (BBA) alanında yapılan araştırmalar, mevcut olanlardan daha hızlı ve daha yüksek bir sınıflandırma doğruluğu yöntemi geliştirmeyi amaçlar. EEG sinyallerinin, en fazla kayıt etme yaklaşımı motor hayaline dayalı ve olay ilişkili P300 EEG kayıtlamalarıdır. BBA uygulamalarında sistemin performansı sınıflandırma doğruluğu yanında sistemin karar verme hızına da bağlıdır. P300 tabanlı BBA uygulamalarında seçilecek sınıfın flaşlanma süresi (FS) ve flaşlar arası bekleme süresi (BS) sistemin karar verme hızını etkileyen önemli parametrelerdir. Bu tez çalışmasında bu parametrelerin etkileri 3 farklı protokol için incelenmiştir. Bu protokoller hızlı (FS=35 milisaniye (ms), BS=50 ms), orta (FS = 50 ms, BS= 75 ms) ve yavaş (FS = 100 ms, BS=100 ms) olarak adlandırılmıştır. Eğitim ve test veri setleri, 8 gönüllü bireyden yaklaşık bir hafta ara ile kaydedilmiştir. Öznitelikler standart sapma, varyans, ortalama, Dalgacık Dönüşümü ve Fourier Dönüşümü teknikleri ile çıkarılmıştır. Bu öznitelikler hızlı bir yöntem olan k-en yakın komşuluk ile sınıflandırılmıştır. Elde edilen sonuçların ortalaması hızlı, orta ve yavaş için sırasıyla %87.08, %85.41 %83.95'dur. Tüm katılımcıların en iyi performans ortalamaları %90 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar P300 tabanlı BBA tasarımlarında kişiye özgü flaş süresinin ayarlanmasının sınıflandırma doğruluğunu arttırdığını ve karar verme süresini kısalttığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The main goal of electroencephalography (EEG) based brain-computer interface (BCI) research is to develop a fast and higher classification accuracy rate method than those of existing ones. The mostly recording types are motor imagery and event-related P300 based. In BBA applications, the system's performance classification is dependent on the system's decision-making speed, as well as its accuracy. The stimulation duration (SD) of the class to be selected in P300 based BCI applications and the inter-stimulus interval (ISI) are important parameters affecting the decision speed of the system. In this thesis study, the effects of these parameters were examined for 3 different protocols. These protocols are called fast (SD = 35 ms, ISI = 50 ms), medium (SD = 50 milliseconds (ms), ISI= 75 ms) and slow (SD= 100 ms, ISI= 100 ms). The training and test data sets were recorded in one week of delay from 8 subjects. While the features were extracted by standard deviation, variance, mean, Wavelet Transform and Fourier Transform techniques. These features were classified by k-nearest neighbor, which is fast method. The average of the results obtained from these records was 87.08%, 85.41% and 83.95% respectively for these times. The average of the best performances of subjects in each flashing period was calculated as 90%. The obtained results show that the setting of the subject-specific flash duration in P300-based designs increases the accuracy of the classification and also shortens the decision-making time.
Benzer Tezler
- Bir işitsel olaya ait nöral temsilin dinamik (oluşum ve sönüm) karakteristikleri üzerinde uyarım parametrelerinin etkileri
Effects of stimulation parameters on the dynamic (formation and decay) characteristics of neural representation of an auditory event
ABDULLAH RUHİ SOYLU
- Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
JAİME FERNANDO DELGADO SAA
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Bir grup çalışma belleği testinin uygulanması sırasında oluşan elektrofizyolojik süreçlerin olaya ilişkin beyin potansiyelleri (OİP) ile değerlendirilmesi
Evaluation of electrophysiological processes appeared during some neuropsychological tests of working memory with event-related potentials (ERP)
EROL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiKlinik Nörolojik Bilimler ve Psikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İ. HAKAN GÜRVİT
- Çok katılımcılı sosyal destek fMRI çalışmalarında değişim noktası tahminleme
Change point estimation in multi subject social support fMRI studies
CEMRE CANDEMİR
Doktora
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA OĞUZ
- The analysis of bullwhip effect on a multi-echelon closed-loop supply chain with orbit size-dependent return flows
Kullanımdaki ürün sayısına bağlı geri dönüş akışı olan çok katmanlı kapalı döngü tedarik zincirinde kamçı etkisinin analizi
CAN AYTÖRE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBEK KORUGAN