Elektrookülogram işaretinin insan makine arabirimi için işlenmesi ve sınıflandırılması
Processing and classification of electrooculogram sign for human machine interface
- Tez No: 647453
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Özellik azaltımı, Yapay Sinir Ağları (YSA), İnsan Makine Arabirimi (İMA), Elektrookülogram (EOG), Biyomedikal işaretler, Sayısal işaret işleme, Yapay sinir ağları, Feature reduction, Artificial Neural Networks (ANN), Human Machine Interface (IMA), Electrooculogram (EOG), Biomedical signals, Digital signal processing, Artificial neural networks
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, İnsan Makine Arabirimi (İMA), kullanılmak üzere Elektrookülogram (EOG) sinyalinden, kaynak işaret üretimi gerçekleştirilmiştir. EOG, insan gözünü hareket ettiren kasların hareketlerini ölçmek için kullanılan bir tekniktir. EOG ölçümleri, erkek bir bireyden alınmıştır. Alınan işaretler Matlab kullanılarak ön işlemeye tabi tutmuştur ve öznitelikleri çıkarılacak hale getirilmiştir. EOG sinyallerinden özellikler çıkarılmıştır ve kontrol edilecek sisteme göre etiketlenmiştir. Bu etiketler yatayda sağ ve sol, dikeyde ise yukarı, aşağı ve göz kırpması olacak şekilde oluşturulmuştur. Özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA), kullanılarak sınıflandırma işlemine tabi tutulmuştur. Özellik azaltma algoritmaları kullanılarak sonuç üzerinde etkisi az olan özellikler çıkarılmış ve elde edilen özelliklerle sınıflandırma başarıları test edilmiştir. Özellik seçme algoritması ile başlangıca göre seçilen özellik sayısı %60 oranında azaltılarak, 22 adet özellik içerisinden, Minimum, Ortalama, Maksimum, Ortanca, Harmonik Ortalama, Çarpıklık, T25 ve T50 özellikleri elde edilmiştir. Elde edilen bu özelliklerin sınıflandırma performasları %91 ile %100 arasında dağılım göstermiştir. Literatürde yapılan benzer çalışmalarda elde edilen %91, %95 ve %98.7 sınıflandırma performansları ile kıyaslandığında bu çalışmada elde edilen özelliklerin de İMA'da kullanılabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, the source signal was generated from the Electrooculogram (EOG) signal to be used with the Human Machine Interface (IMA). EOG is a technique used to measure the movements of the muscles that move the human eye. EOG measurements were taken from a male individual. The received marks were preprocessed using Matlab and their attributes were made to be extracted. Features extracted from the EOG signals and labeled according to the system to be controlled. These labels were created horizontally on the right and left, on the vertical, up, down and winking. Features have been subjected to the classification process using Artificial Neural Networks (ANN). By using feature reduction algorithms, features that have little effect on the result were extracted and the classification success was tested with the obtained features. With the feature selection algorithm, the number of features selected according to the beginning was reduced by 60%, and among 22 features, Minimum, Average, Maximum, Median, Harmonic Mean, Skewness, T25 and T50 properties were obtained. The classification performances of these properties varied between 91% and 100%. When compared with the 91%, 95% and 98.7% classification performances obtained in similar studies in the literature, it is thought that the features obtained in this study can also be used in IMA.
Benzer Tezler
- Sakkadik göz hareketlerinden önce oluşan (presakkadik) potansiyellerin incelenmesi, yön, model ve uyarı aralığının presakkadik potansiyellere etkisi
The Investigation of the potentials preceding saccadic eye movement (presaccadic potential), the effect of direction, pattern and stimulus interval on presaccadic potentials
ALPASLAN YILMAZ
- Hidroksiklorokinin retina fonksiyonlarına etkisinin elektrofizyolojik testlerle değerlendirilmesi
The Evaluation of the effects of hydroxychloroquine on retinal functions with electrophysiological tests
SEDAT KOYUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Göz HastalıklarıAnkara ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. GÜLER ZİLELİOĞLU