EEG eşuretlerinin spektral analiz yöntemleriyle işlenmesi
The Spectral analysis of EEG signals with spectral analysis methods
- Tez No: 56191
- Danışmanlar: PROF.DR. CELAL KARAŞLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
56 ÖZET EEG dalgaları, beyin dokusundaki sinir hücreleri tarafından üretilen elektrik aktivitelerin toplamıdır. Frekans aralığı 0.5 - 100 Hz arasında olan bu dalgaların frekansı ve genliği birçok etkene bağlı olarak değişmektedir. EEG işaretlerinde bulunan klinik bilgilerin objektif bir şekilde değerlendirilmesi için EEG işaretlerinin amaca uygun olarak farklı analiz yöntemleri ile incelenmesi gerekmektedir. EEG dalgaları frekans içeriklerine göre sınıflandırıldığından bu işaretler spektral analiz yöntemleri ile incelenmektedir. Spektral analiz yöntemleri performans, frekans seçiciliği ve netlik açısından farklılık gösterdiklerinden, bu tezde bir simule ve dört gerçek EEG işareti kullanılarak Periodogram yöntemi ile AR yöntemi karşıiaştırıimıştır. Matlab yazılımının C diline dayalı 4. versiyonu kullanılarak sağlıklı ve hasta kişilerden alman EEG işaretlerinin bu iki yöntemle spektrumları elde edilmiştir. Spektrumlar önce çerçeve çerçeve karşılaştırılmış daha sonra da spektrum çerçeveleri zaman ekseni üzerine dizilerek spektrumları n zamana göre değişimi izlenmiştir. Spektral analiz için kullanılan Periodogram ve AR yöntemleri frekans seçicilikleri ve yorumlanma özellikleri açısından karşılaştırılmalardır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda; 1) AR spektrumunun Periodogram spektrumuna göre daha düz olduğu fakat belirgin pikler içerdiği, 2) Periodogram spektrumunda tepe sayısının fazla olduğu doiayısı ile işaretin frekans içeriğinin belirlenmesinin zor olduğu, 3) Periodogram spektrumunda bulunan yanıltıcı tepelerin AR spektrumunda bulunmadığı gözlenmiştir.57 EEG işaretlerini oluşturan temel aktivitelerin belirlenebilmesi için, işaretin spektrumunda varyasyonun minimum seviyede olması gerekir, işaretlerin spektrumları karşılaştırılarak bu açıdan AR spektrumlarının daha iyi olduğu belirlenmiştir. Klinik teşhis ve araştırmalarda uzmanlar ve araştırmacıların EEG işaretlerini oluşturan temel aktiviteleri daha rahat beiirleyebilmeleri için spektrumların AR yöntemiyle hesaplanmasının daha avantajlı olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
58 SUMMARY The Electroencephalogram (EEG) is a summation of electrical activities, generated by nerve cells in the cerebral cortex and recorded from the scalp. The EEG waves lie in the frequency range of 0.5 - 100 Hz and their frequency and magnitude alters depending on many factors. In order to obtain clinical information the EEG waves have to be analyzed with different analysis methods. Since the EEG waves are classified due to their frequency content, they are mainly analyzed with spectrum analysis methods. Since the performance, frequency resolution and variation of the spectrum analysis methods are not similar, in this work the Periodogram and AR spectra of simulated and real EEG waves were tested using one simulated and four real data. At the first step the normal and pathological EEG' s were framed and the spectra of each frame were calculated by the Periodogram and AR methods. After that, the spectrum frames were put on the time axis and the variation of the spectrum with respect to the time was tracked. The periodogram and AR modelig approach were tested for their resolution and interpretation performance. It was observed that, 1) the AR spectrum is smoother than the periodogram spectrum and contains clear peaks. 2) the number of peaks in the periodogram spectrum is relatively high and therefore it is very difficult to determine the frequency content of the signal with the periodogram method.59 3) there are a lot of spurious peaks in the periodogram spectrum which are not existing in the AR spectrum. In order to determine the frequency content of the EEG signals, the variation of the obtained spectrum should be as low as possible. In this work it was determined that the AR approach is better for the use in clinical and research areas, because of the clear spectra which are obtained by it.
Benzer Tezler
- EEG işaretlerindeki epileptik işaretlerin dalgacık dönüşüm yöntemi ile belirlenmesi
Determination of epileptic seizune activity in EEG signals by using wavelet transform
BİLAL ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KEMAL KIYMIK
- EEG işaretlerinin modern parametrik yöntemlerle izgel çözümlenmesi
Spectral analysis of EEG signals by using modern spectral analysis methods
AHMET ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiDOÇ.DR. M. KEMAL KIYMIK
- EEG işaretlerinin dalgacık analizi ve diğer yöntemlerle karşılaştırılması
Wavelet analysis of EEG signals and comparing them to the other methods
MAHİT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KEMAL KIYMIK
- Sağlıklı ve epileptik deneklerde 'EEG-Brain Mapping'
'EEG brain mapping' in the healthy and epileptic subjects
MELİHA TAN
- Yapay sinir ağları kullanarak EEG modellemesi ve uyarılmış beyin potansiyellerin çıkartımı
EEG modelling and extraction of evoked brain potentials using artificial neural networks
İRFAN SAĞDINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN