Geri Dön

Duygusal reaksiyonların fizyolojik deneyim örnekleme ile analizi

Analysis of emotional reactions with physiological experience sampling

  1. Tez No: 717336
  2. Yazar: GÜLİN DOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PATLAR AKBULUT
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Stres, modern toplumumuzun ayrılmaz bir parçası haline geldi. Gelişmekte olan teknolojinin sağladığı akıllı cihazların yaygın bir şekilde kullanılması, bu cihazlarla stresi algılama ve hafifletme amacıyla kullanılması araştırma konusunu haline gelmiştir. Son zamanlarda göze çarpmayan giyilebilir cihazların ekolojik ortamlarda araştırmalara katkı sağlaması amacıyla kullanımı başlamıştır. Bu cihazların sağladıkları veriler ile duygu ve bilişin izlenmesi, deneyim ve bağlama özgü uygulama olanakları için yeni fırsatlar sağlamıştır. Bu cihazlar, günlük yaşamdaki çeşitli alanlardan çok miktarda yüksek oranda çözülmüş ve kişisel verilerin toplanmasını sağlayan deneyim örnekleme metodolojisi kullanılarak çoklu sensörler, kayıt kanalları ve uygulama tabanlı değerlendirme fırsatları ile donatılmıştır. Çalışmanın amacı, deneyim örnekleme metodu ile toplanan görüntü, ses ve fizyolojik sinyaller ile derin öğrenmeye dayalı duygu tahmin etme sistemlerinin oluşturulmasıdır. Çalışmaya katılan 20 katılımcı tarafından 7 gün süresince 6 defa olmak üzere 15 dakikalık oturumlar olacak şekilde, 175 saatlik fizyolojik sinyal, 111 görüntü ve 68 ses kaydı toplanmıştır. Görüntü verileri kullanılarak ses verilerinin desteklenmesi sayesinde çoklu modelleme duygu analizi gerçekleştirildi. Füzyon verileri için görüntü verilerinden duygu tahmini yapılabilme %83 oranında, ses sinyallerinde duygu tahmini ise %74 oranında başarı ile tahmin edildi. Çalışma kapsamında toplanan fizyolojik sinyallerin tümünün sentezlenmesi için geliştirilen optimum performansa sahip modelin başarı oranı %94 olarak tespit edilmiştir. Toplanan fizyolojik sinyallerin çeşitli kombinasyonları transfer öğrenimi tekniğinin ardından optimum model ve optimum zaman pencereleri kullanarak stres tahmini gerçekleştirildi. İkili ve üçlü fizyolojik sinyal kombinasyonları sonucunda EDA ve BVP sinyallerinin stres tespitinde etkin rol oynadığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Stress has become an integral part of our modern society. The widespread use of smart devices provided by developing technology and the use of these devices to detect and relieve stress has become a research topic. Recently, the use of inconspicuous wearable devices has begun to contribute to research in ecological environments. Tracking emotion and cognition with the data these devices provide has opened up new opportunities for experience and context-specific application possibilities. These devices are equipped with multiple sensors, recording channels, and application-based assessment opportunities using experience sampling methodology that enables the collection of large amounts of highly resolved and personal data from various areas of daily life. The aim of the study is to create emotion prediction systems based on deep learning with photographs, audio and physiological signals collected by experience sampling method. In the study, 175 hours of physiological signals, 111 images and 68 audio recordings were collected by 20 participants in 6 times 15-minute sessions over 7 days. Multi-model sentiment analysis was performed using photographic data and supporting audio data. For fusion data, emotion estimation from photographic data was predicted with a success rate of 90%, and emotion estimation in audio signals with a 73% success rate. The success rate of the model with optimum performance, which was developed to synthesize all of the physiological signals collected within the scope of the study, was determined as 94%. Stress estimation was performed using the optimum model and optimum time windows following the transfer learning technique of various combinations of the collected physiological signals. As a result of double and triple physiological signal combinations, it has been seen that EDA and BVP signals play an active role in stress detection

Benzer Tezler

  1. Açık kalp ameliyatı olan hastalarda ameliyat öncesi anksiyetelerinin giderilmesinin ameliyat sonrası anksiyete ve ağrı düzeylerine etkisi

    Effects of preoperati̇ve anxi̇ety management on postoperati̇ve anxi̇ety and pai̇n severi̇ty i̇n pati̇ents undergoi̇ng open heart surgery

    ELİF BUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    HemşirelikBaşkent Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİYE ÜNLÜ

  2. Kangal köpeği yavrularının nörofizyolojik ve davranış gelişimlerinin açık alan testi kullanılarak incelenmesi

    Investigation of neurophysiological and behavioral developments of Kangal puppies using an open field test

    YASEMİN SALGIRLI DEMİRBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Veteriner HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BAHRİ EMRE

  3. Zihinsel engelli çocukların sosyalleşmelerinde Türk halk oyunlarının etkisinin araştırılması

    The effect of Turkish folk dances in making the mentally disabled children social

    ŞAFAK PEHLEVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. FEHMİ ÇALIK

  4. Postmenozal dönemde hormon replasman tedavisi ve yapılamayan kadınlarda fonksiyonel egzersiz kapasitenin karşılaştırılması

    A comparison of functional exercise capacity in women with and without hormone replacement therapy

    SANEM ERAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Kardiyopulmoner Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA ARIKAN

  5. The relationship between body awareness, balance control and proprioception among elderly

    Yaşlılar arasında vücut farkındalık, denge kontrolü ve propriosepsiyon ilişkisi

    BARDHA AGUSI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonYeditepe Üniversitesi

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RASMİ MUAMMER