Mutluluk eğitiminin EEG sinyalleri üzerine etkisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of happiness training effect of EEG signals with machine learning methods
- Tez No: 637034
- Danışmanlar: PROF. DR. FIRAT KAÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bu tez çalışmasında; mutluluk eğitimi programının EEG sinyalleri üzerinde etkisinin olup olmadığı ya da bu etkinin ne ölçüde meydana geleceği araştırılmıştır. Araştırma kapsamında; mutluluk eğitimi almış 18 katılımcı (eğitim grubu) ve bu süre içerisinde eğitim verilmeyen 12 katılımcı (kontrol grubu) bulunmaktadır. Her iki gruptan da eğitim süresinin başında ve sonunda EEG sinyal kaydı yapılmıştır. Sinyaller bipolar elektrot montajı ile sağ ve sol frontoparietal bölgelerinden kaydedilmiştir. Kaydı alınan EEG sinyallerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak sinyallerin alt bileşenlerine (gama, beta, alfa, teta, delta) ayrılması sağlanmıştır. Elde edilen alt bileşenlere istatistiksel öznitelik çıkarma algoritmaları (ortalama, standart sapma, ortalama güç, basıklık, çarpıklık) uygulanmıştır. Mutluluk eğitimi öncesi ve sonrası durumlarını kıyaslamak için makine öğrenmesi yöntemlerinden Karar Ağacı, K – en yakın komşu, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. K – parçalı çapraz doğrulama metodu uygulanarak sınıflandırıcıların eğitimi sağlanmıştır. Sınıflandırma işlemi çalışmada kullanılan özniteliklerin farklı kombinasyonları ile elde edilen 4 farklı öznitelik grubu kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırma işlemi ile elde edilen başarım oranları oldukça yüksektir. Ayrıca çalışma kapsamında; eğitim öncesi ve sonrası durumlarını kıyaslamak için sol ve sağ kanallar için de sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Bu sınıflandırma işlemi ile amaç; beyin yarı kürelerinin hangisinde ne ölçüde bir değişiklik meydana geleceğini saptamaya çalışmaktır. Sol kanal üzerinde yapılan sınıflandırmada elde edilen başarım oranları sağ kanal üzerinde yapılan sınıflandırma ile elde edilen başarım oranlarından yüksek olmuştur. Bu sonuç eğitim programının mutluluğu artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study; It has been investigated whether the happiness education program has an effect on EEG signals or to what extent this effect will occur. In the scope of the research; There are 18 participants (training group) with happiness education and 12 participants (control group) who did not receive training during this period. EEG signals were recorded from both groups at the beginning and at the end of the training period. Signals were recorded from the right and left frontoparietal regions by bipolar electrode assembly. By applying Discrete Wavelet Transformation to recorded EEG signals, the signals are separated into sub -components (gamma, beta, alpha, theta, delta). The statistical feature extraction algorithms (mean, standard deviation, mean power, kurtosis, skewness) were applied to the obtained subcomponents. Decision Tree, K - closest neighbor, Naive Bayes and Support Vector Machines were used to compare the pre-post and post-happiness situations. Classifiers were trained by applying K - piecewise cross-validation method. The classification process was made by using 4 different feature groups obtained with different combinations of the features used in the study. The performance rates obtained by the classification process are quite high. Also within the scope of the study; Classification studies were also conducted for left and right channels in order to compare their status before and after the training. The purpose of this classification process is; to try to determine to what extent the brain hemispheres will change to what extent. The performance rates obtained in the classification made on the left channel were higher than the performance rates obtained with the classification made on the right channel. This result shows that the training program increases happiness.
Benzer Tezler
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- 8 haftalık meditasyon temelli mutluluk eğitiminin mutluluk, umut, benlik saygısı düzeyine ve beyin aktivitesine etkisi
The effect of 8 weeks meditation based happiness training program on happiness, hope, self-esteem level and brain activity
GÜLFERİ MERAL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Halk SağlığıÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN CANAN
- Sekiz haftalık spor tırmanışı eğitiminin kaygı, mutluluk ve çeşitli motorik değişkenler üzerine etkisi
The effect of eight weeks of sport climbing training on anxiety, happiness and various motor variables
MEHMET MURAT DEMİRELLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporBayburt ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖKTEM
- Ortaokul öğrencilerinde geleneksel oyun eğitiminin fiziksel uygunluk, sağlık ve mutluluk düzeylerine etkisi
The effect of traditional play education on physical fitness, health and happiness levels in secondary school students
ŞENOL MACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporMersin ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKİF ZİYAGİL
- Hemşirelik öğrencilerine uygulanan stres yönetimi eğitiminin algılanan stres, stresle başa çıkma tarzları, benlik saygısı, mutluluk ve genel sağlıklarına etkisi
The effect of stress management training given to nursing students on perceived stress, coping styles, self-ESTEEM, happiness and general HEALTH
KAMİLE ÖNER
Doktora
Türkçe
2022
HemşirelikAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRGÜL ÖZKAN