Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunun(DEHB) EEG sinyalleri kullanılarak yapay sinir ağları ile kestirimi.
Estimation of attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD) with artificial neural networks using EEG signals
- Tez No: 563624
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TOSUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: DEHB, Elektroensefalogram, Self Organizing Maps, Welch metod, Yapay Sinir Ağları, ADHD, Artificial Neural Networks, Electroencephalogram, SOM, Welch method
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
DİKKAT EKSİKLİĞİ VE HİPERAKTİVİTE BOZUKLUĞUNUN (DEHB) EEG SİNYALLERİ KULLANILARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KESTİRİMİ Mustafa BAŞARAN İleri Teknolojiler, Yüksek Lisans Tezi, 2019 Tez Danışmanı: Dr. Öğr. Üyesi Mustafa TOSUN ÖZET Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB), hiperaktivite, dikkatsizlik ve ani davranışlarla karakterize edilen nöro-gelişimsel bir hastalıktır. Hastalık teşhisinde EEG sinyalleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Beynin sinirsel faaliyetleri ile elde edilen biyoelektriksel sinyallere Elektroensefalogram (EEG) sinyalleri denir. EEG sinyalleri periyodik değildir. Faz, genlik ve frekansları sürekli değişim göstermektedir. EEG frekans bantları, delta, teta, alfa ve beta olarak adlandırılmaktadır. Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu (DEHB) olan bireylerde normal kişilere göre frekans bantlarındaki güç yoğunlukları değişkenlik göstermektedir. Bu çalışmada dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan hastalardan alınan EEG işaretlerinin güç spektrum yoğunlukları welch metodu kullanılarak elde edilmiştir. Güç spektrum yoğunluk değerleri, EEG sinyallerinin öznitelik değerleri olarak İleri beslemeli Geri yayılmalı (FFBPNN) Yapay Sinir Ağı, Elman Ağı ve Self Organizing Maps (SOM) ağına uygulanmıştır. Eğitilen ağlar test verileriyle test edilmiştir. Test sonucunda FFBB ağında sınıflandırma başarısı %89, elman ağında %84 ve SOM ağında %70 olarak ölçülmüştür.
Özet (Çeviri)
ESTIMATION OF ATTENTION DEFICIT AND HYPERACTIVITY DISORDER (ADHD) WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING EEG Mustafa BAŞARAN Advanced technologies, Master Thesis, 2019 Thesis Supervisor: Assist. Prof. Dr. Mustafa TOSUN SUMMARY Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is a neurological disorder characterized by hyperactivity, carelessness and sudden behavior. EEG signals are also frequently used for disease diagnosis. Bioelectrical signals that occur as a result of neural activity of the brain are called electroencephalogram (EEG) signals. EEG signals are not periodic. Phase, amplitude and frequencies change continuously. EEG frequency bands are called delta, theta, alpha and beta. In individuals with attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD), the power densities in the frequency bands vary compared to normal individuals. In this study, the power spectrum intensities of EEG signals obtained from patients with attention deficit and hyperactivity disorder were obtained by using the welch method. The power spectrum density values were applied to the Forward Feed Back Propagation (FFBPNN) Artificial Neural Network, Elman Network and Self Organizing Maps (SOM) network as feature values of EEG signals. Trained networks were tested with test data. As a result of the test, the success of classification in FFBPNN network was 89%, 84% in Elman network and 70% in SOM network.
Benzer Tezler
- Fizyolojik sinyaller ve hareket verileri kullanılarak dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunun tespit edilmesine yönelik test sistemi gerçekleştirilmesi ve analizi
Development and analysis of a test system for the detection of attention deficit hyperactivity disorder using physiological signals and motion data
MUSTAFA YASİN ESAS
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Detection of attention deficit hyperactivity disorder by using EEG signals and deep learning
Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunun EEG sinyalleri ve derin öğrenmeyle tespiti
EFE UTKU COŞMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bilişsel fonksiyonların elektroensefalografi, uyarılmış potansiyel ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of cognitive functions of children with attention deficiency and hyperactivity disorder via electroencephalography, evoked potentials and functional near-infrared spectroscopy
MİRAY ALTINKAYNAK
Doktora
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunun patogenezinde nöroinflamasyonun rolü ve EEG'deki epileptik aktivite ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
GÜLBERK TAHAOĞLU BARIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA SALTIK
- Ankara Üniversitesi Tıp fakültesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hastanesi'nde status epileptikus tanısı ile takip edilen hastaların takip sonuçlarının geriye dönük değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ASLI SAMSA ÖDEMİŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
NörolojiAnkara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER BEKTAŞ