Geri Dön

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

  1. Tez No: 585951
  2. Yazar: BÜŞRA EKŞİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜREYYA AKYÜZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

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

  1. Classification methods for motor imagery based brain computer interfaces

    Motor hareket hayali tabanlı beyin bilgisayar arayüzleri için sınıflandırma metotları

    AYHAN YÜKSEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  2. Design, implementation and evaluation of a real-time P300-based Brain-Computer Interface system

    P300 tabanlı gerçek zamanlı bir Beyin-Bilgisayar Arayüz sisteminin tasarım, uygulama ve analizi

    ARMAĞAN AMCALAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ KİTİŞ

  4. Homomorfik filtreleme ile EKG analizi

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN HIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET KORÜREK

  5. 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

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZAN MUTLU