Artificial neural networks for electroencephalogram classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 692622
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Sinir Ağlarının (YSA) sinir ağlarının sınıflandırılması alanında uygulanması sinyaller, uzman olmayanların bile sonuçları yorumlamasına ve bir teşhise varmasına yardımcı olabilir. makine öğrenimi dünyasında, yapay sinir ağları modellerinden ilham alınarak kullanılmaktadır. biyolojik sinirsel davranış. Birçok girdiye bağlı olabilen işlevleri yaklaşık olarak belirlemek için kullanılırlar. genellikle bilinmeyenler. YSA, birbirine bağlı nöronlardan oluşan bir sistemdir. kendi aralarında mesaj alışverişi. Dernekler, sinirsel hale getirilerek ayarlanmış yüklere sahiptir. ağlar verilen bilgilere göre çok yönlüdür ve öğrenmeye hazırdır. Bir YSA üç şekilde görüntülenir parametreleri: Temelde katmanlar arasındaki ara bağlantı tasarımı olan Mimaridirler. nöronların sayısı, ara bağlantıların yüklerini yenilemek için öğrenme prosedürü ve çalıştırma çalışması Bu, bir nöronun ağırlıklı girdi bilgisini, üretilen bilgi düzenlemesine değiştirir. Günümüzde Optimizasyon, derin makine öğrenimi algoritmalarının en önemli parçasıdır. ile başlar bir tür kayıp fonksiyonu/maliyet fonksiyonu tanımlar ve onu minimize etmekle biter. EEG (elektroensefalografi), beynin elektriksel aktivitelerinin yapılabildiği tekniktir. kaydedildi. Nörobilim ve biyomedikal mühendisliği içeren araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. uyku analizi ve nöbet tespitini içerir.
Özet (Çeviri)
Application of Artificial Neural Networks (ANN) in the field of classification of neural network signals may help even non experts interpret the results and arrive to a diagnosis. in the world of machine learning, artificial neural networks models are used which is inspired from biological neural behavior. They are used to approximate functions that can depend on many inputs which are generally unknown. ANN is a system of interconnected neurons which is capable of exchanging messages among themselves. The associations have loads which are tuned making neural nets versatile to the given information and equipped for learning. An ANN is displayed by three sorts of parameters: They are Architecture which is basically the interconnection design between the layers of neurons, the learning procedure for refreshing loads of the interconnections and the actuation work which changes over a neuron's weighted input information to its produced information enactment. Nowadays Optimization is the most essential part of deep machine learning algorithms. It starts with defining a kind of loss function/cost function and ends with minimizing it. EEG (electroencephalography) is the technique by which the brain's electrical activities can be recorded. It is widely used in research involving neuroscience, and biomedical engineering which includes sleep analysis, and detection of seizure.
Benzer Tezler
- Alzheimer hastalığı erken teşhisi için yapay sinir ağları aracılığıyla EEG sinyal sınıflandırması
EEG signal classification via artificial neural networks for early diagnosis of alzheimer's disease
HASAN H.S. ABUIYADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyolojiÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSAMETTİM OSMANOĞLU
- Classification of ten different motor imagery eeg signals by using deep neural networks
On farklı motor hareket hayaline ait eeg işaretlerinin derin sinir ağları ile sınıflandırılması
NURİ KORHAN
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- 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
MUSTAFA BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TOSUN
- EEG işaretlerinden epilepsi hastalığının teşhisi için yeni yaklaşımlar
Novel approaches for diagnosis of epilepsy disease from EEG signals
UMUT ORHAN
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZER
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM
- Parametrik yöntemler ile akıllı sistemler kullanarak uyku apnesinin teşhisi ve sınıflandırılması
Detection and classification of sleep apnea using modern parametric method with intelligent systems
ALİ ÖTER
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT KEMAL KIYMIK