Classification of EEG signal for a given creativity task by using machine learning techniques
Yaratıcılık eğitimlerinin beyinde oluşturabileceği değişimlerin EEG ve makine öğrenmesi ile gözlemlenmesi
- Tez No: 585951
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜREYYA AKYÜZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, eğitim programının yaratıcılığı ve dikkati nasıl değiştirdiğini araştırmaktadır. Araştırma kapsamında özel yaratıcılık eğitimi almış 30 katılmcı bulunmaktadır. Deney değişiklikleri EEG yöntemi toplanan veriler ile izleniyor. Testin başarisini hesaplamak için makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Alfa bandinin,yaratıcılık üzerinde önemli bir etkisi olabileceği daha önce yapılmiş araştırmalar ile ortaya konmuştur. Çalışmanın ilk bölümünde, beynin biyolojik geçmişini açıklamak için bir literatür taraması yapıldı. Bunun devamında , yaratıcılık ve yaratıcı düşünme teorileri ile ilgili önemli tanımlar açıklanmıştır. Eğitimin yaratıcılığa etkisi, farklı teknikler ile açıklanmıştır. Yaratıcılık ve sinirbilim arasındaki ilişki incelenmiş yapılan örnek çalışmalar paylaşılmıştır. Yapılan deneyin protokolü çalışmanın kısa bir açıklaması ve nasıl geliştirildiği belirtilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları deneysel verilerle açıkça gösterilmiştir. Test sonuçları, SVM ve KNN adı verilen makine öğrenme teknikleri ile hesaplanmıştır. Farklı bantlar karşılaştırılarak en önemli değişiklik nerede olmuş saptanmaya çalışılmıştır. En önemli değişiklik Alfa bandında gözlenmiştir. Bu sonuç,uygulanan eğitim programının yaratıcılığı etkilediğini göstermektedir
Özet (Çeviri)
This thesis explores how the education program changes creativity and attention. Within the scope of the research, there are 30 participants who have received special creativity training. Changing issues are followed by EEG. Machine learning techniques were used to calculate the success of the test. It is clear that the alpha band may have a significant effect. In the first part of the study, a literature review was done to explain the biological background of the brain. In the third chapter, the important definitions about creativity and creative thinking theories are explained. The effects of education on creativity are represented by different techniques. The relationship between creativity and neuroscience is documented. A brief explanation of the study and how it was developed was explained. The results of this study are clearly indicated by experimental data. Test results were calculated by machine learning techniques called SVM and KNN. A significant change was observed by comparing different bands. The most significant changes were observed in the increase in the alpha band. This result shows the effect of training programs on creativity.
Benzer Tezler
- Fotopletismografi sinyali ile Bruksizm teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem geliştirilmesi
Development of a machine learning based method for the diagnosis of Bruxism with photoplethysmography signal
ÖMER ERİŞ
Doktora
Türkçe
2025
BiyomühendislikSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- EEG sinyallerinin wavelet yöntemiyle dönüştürülerek yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of EEG signals transformed by wavelet method using artificial neural networks
EYLEM GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZAN MUTLU
- Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of parkinson's disease from EEG signals using artificial intelligence techniques
SULTAN PENEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Sinyal ayrıştırma teknikleri ve derin öğrenme modeli kullanılarak eeg sinyallerinden zihinsel iş yükünün otomatik tespiti
Automatic detection of mental workload from eeg signals using signal discrimination techniques and deep learning model
HÜSEYİN CAN AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ KİTİŞ
- Classification methods for motor imagery based brain computer interfaces
Motor hareket hayali tabanlı beyin bilgisayar arayüzleri için sınıflandırma metotları
AYHAN YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ