Kübik bağ interpolasyonu ve derin ağlardan elde edilen hibrit öznitelik vektörleriyle epileptik nöbet tespiti
Epileptic seizure detection with hybrid feature vectors obtained from cubic spline interpolation and deep networks
- Tez No: 734775
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİLAL ER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Epilepsi, tekrarlayan ve periyodik olarak ortaya çıkabilen geçici nöbetlere neden olabilen nörolojik bir hastalıktır. Elektroensefalogram (EEG), epileptik nöbet hastalıklarını tespit etmek için en önemli izleme tekniklerinden biridir. Bu çalışmada, EEG sinyallerine dayalı epileptik nöbet tespiti, Bonn Üniversitesi Epileptoloji Bölümü'nden alınan bir EEG veri seti kullanılarak değerlendirilmektedir. Önerilen yöntem üç temel adımdan oluşmaktadır. İlk adım için ön işleme yapılmıştır. Daha sonra, kübik bağ interpolasyonu kullanılarak üst ve alt zarflar çıkarılır. İkinci adımda, öznitelik vektörlerinin değerlerinin büyüme hızını azaltmak ve sinyallerin özelliklerini genelleştirmek için üst ve alt zarf değerlerine ait ortalamanın logaritması alınır. Ayrıca önerilen konvolüsyonel sinir ağı (KSA) modeli kullanılarak her bir EEG sinyali için başka bir öznitelik vektörü (derin öznitelikler) elde edilir. Daha sonra, bu öznitelik vektörleri, ön işlemeye tabi tutulmuş ham sinyallerden elde edilen istatistiksel ve zaman alanı öznitelikleri ile birleştirilir. Üçüncü adımda öznitelik vektörleri Destek Vektör Makineleri (DVM), K-en yakın Komşular (KNN) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak sınıflandırılır.
Özet (Çeviri)
Epilepsy is a neurological disorder which can cause temporary seizures that are recurrent and can ocur periodically. Electroencephalogram (EEG) is one of the most significant monitoring techniques to detect epileptic seizure diseases. In this study, epileptic seizure detection based on EEG signals is assessed by using an EEG dataset which is taken from the Department of Epileptology, Bonn University. The proposed method consists of three fundamental steps.For the first step, preprocessing is made. Then,upper and lower envelopes are extracted by employing cubic spline interpolation. In the second step, the logarithm of the mean belongs to the upper and lower envelopes' values are taken in order to reduce growing rate of the feature vectors' values and generalize characteristics of the signals. In addition, using the proposed convolutional neural network (CNN) model, another feature vector (deep features) is obtained for each EEG signal. Then, these feature vectors are combined with statistical and time-domain features obtained from the preprocessed raw signals. In the third step, feature vectors are classified using Support Vector Machines (SVM), K-nearest Neighbors (KNN) and Decision Trees (DT).
Benzer Tezler
- Geometrik (çarpımsal) sayısal analizde bağ (spline) ara değer bulma yöntemi
Spline interpolation method in geometric (multiplicative) numerical analysis
MUHANMET EMİN GÜRBULAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MatematikGümüşhane ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUTLU DEDETÜRK
- Akıllı kübik nanoparçacıklarda martensitik ve östenitik faz geçişlerinin araştırılması
Investigation of martensitic and austenitic phase transitions in smart cubic nanoparticles
HALİL NURİ EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Fizik ve Fizik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN YALÇIN
- Production and characterization of spark plasma sintered boron carbide ceramic composites suitable for ballistic use
Balistik kullanıma uygun bor karbür seramik kompozitlerinin spark plazma sinterleme yöntemi ile üretimi ve karakterizasyonu
BURCU APAK GÜLSEVER
Doktora
Türkçe
2018
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ ŞAHİN
- TiC, ZrC ve SiC Bileşiklerinin mekanik, termodinamik ve nötronik özelliklerinin teorik olarak incelenmesi
Theoretical investigation on the mechanical, thermodynamical and neutnonics properties of of TiC, ZrC and SiC compounds
SABAHATTİN AKBAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFAKEMAL ÖZTÜRK
- O (N) parallel tight-binding molecular-dynamics computer simulation: Application to carbon nanotubes
N-mertebeli paralel sıkı-bağ moleküler-dinamik bilgisayar simülasyonu: Karbon nanotüb çalışması
CEM ÖZDOĞAN
Doktora
İngilizce
2002
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY DERELİ