Geri Dön

Epileptic activity detection using linear and non-linear methods

Doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler ile epileptik aktivite tespiti

  1. Tez No: 745011
  2. Yazar: CEREN CANYURT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN ZENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nöroloji, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Epilepsi, Sinyal analizi, Sinyalin ortalama deg˘ eri, Sinyalin ortalama karekökü, Shannon entropi, Sample entropi, Permütasyon entropisi, Approximate entropi, Spectral Entropi, Epilepsy, Signal analysis, Signal mean value, Signal mean square root, Shannon entropy, Sample entropy, Permutation entropy, Approximate entropy, Spectral entropy
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bu çalışmada yüksek doz ilaç kullanımına rağmen nöbeti engellenemeyen epilepsi hastalarının nöbetlerinin önceden tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda epilepsinin teşhisi ve tedavisinde de kullanılan elektroensefalografi (EEG) kayıtları analiz edilmiştir. EEG analizi için doğrusal ve doğrusal olmayan analiz yöntemleri araştırılmıştır. Bonn Üniversitesi verilerinde zaman alanında belirlenen eşik değeri geçen peak (tepe noktalarının) sayısına ve güç spektral yoğunluğuna bakılmıştır. Fakat sag˘ lıklı ve epileptik verilerin farklı dosyalarda olmaları incelemeyi yetersiz kılmıştır. Bu nedenle, CHB-MIT verilerinde doğrusal analiz yöntemlerinden sinyalin ortalaması, sinyalin ortalama karekökü (RMS) ve doğrusal olmayan sinyal analiz yöntemlerinden Shannon entropi, sample entropi, permütasyon entropi, approximate entropi ve spectral entropi değerleri hesaplanmıştır. Bu hesaplamalarda sinyal ortalaması ve RMS özellikleri ile sırasıyla %58.4, %75 doğruluk ile nöbet dönemi belirlenmiştir. Entropi yöntemlerinde ise ayrı ayrı düşünüldüğünde sırası ile %75, %66.6, %66.6, %79.2 ve %62.5 doğruluk ile nöbet dönemi tespit edilmis¸tir. EEG sinyallerindeki nöbet tespitinde sample entropi değerinin yükselmesi veya permütasyon entropisi değerini azalması baz alındığında doğruluk %79.2 ye yükselmiştir. Ayrıca approximate entropi değerinin azalması veya spectral entropi değerinin azalması baz alındığında doğrulııuk değeri %83.3 değerine yükselmiştir. Bu durum nöbet başlanğıcının bir entropi yöntemi ile tespit edilemediği durumda diğer entropi yöntemi ile tespit edilebileceğinin göstergesidir. Ayrıca epileptik EEG sinyallerinin analizinde nöbet öncesinde tespit edilen bazı değişiklikler bulunmaktadır. Bu değişikjliklerin incelenmesi ve farklı analiz yöntemleri ile de tespit edilmesi durumunda epilepsi nöbetlerinin önceden tespit edilebileceği öngörüsüne varılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, it was aimed to detect the seizures of epileptic patients whose seizures could not be prevented despite the use of high-dose medication. For this purpose, electroencephalography (EEG) recordings used in the diagnosis and treatment of epilepsy were analyzed. Linear and nonlinear analysis methods were investigated for EEG analysis. In the University of Bonn data for the time domain, the number of peaks crossing the threshold, and the power spectral density were investigated. However, the fact that healthy and epileptic data are in different files made the analysis insufficient. In CHB-MIT data, the mean of the signal and root mean square of the signal (RMS) from linear analysis methods and Shannon entropy, sample entropy, permutation entropy, approximate entropy, and spectral entropy from nonlinear signal analysis methods were calculated. In these calculations, the signal mean and RMS properties through the seizure period were determined with %58.4, %75 accuracies, respectively. In entropy methods, when considered respectively, the seizure period was determined with %75, %66.6, %66.6, %79.2 and %62.5 accuracy. In the detection of seizures in EEG signals, the accuracy has increased to %79.2, based on the increase in the sample entropy value or the decrease in the permutation entropy value. In addition, the accuracy value increased to %83.3 based on the decrease in the approximate entropy value or the decrease in the spectral entropy value. This is an indication that when the onset of a seizure cannot be detected with one entropy method, it can be detected with another entropy method. In addition, there are some changes detected before the seizure in the EEG signal analysis. It has been predicted that epileptic seizures can be detected beforehand if these changes are examined and detected by different analysis methods.

Benzer Tezler

  1. Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques

    Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi

    ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  2. Non-linear analysis of epileptic EEG activity

    Epileptik EEG etkinliğinin doğrusal dışı analizi

    ARZU ERGİNTAV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    NörolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ADEMOĞLU

  3. Deneysel olarak oluşturulan epileptik diken aktivitesinin sinyal işleme metotları ve yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi ve bulguların otonomik ve davranışsal yanıtlarla füzyonu

    Investigation of experimentally induced epileptic spike activity using signal processing methods and artificial neural networks and fusion of findings with autonomic and behavioral responses

    DENİZ KARAÇOR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI

    PROF. DR. EYÜP SABRİ AKARSU

  4. EEG sinyallerinin epilepsinin nöbet öncesi tespitine yönelik analizi ve modellenmesi

    Analysis and modeling of EEG signals for pre-seizure detection of epilepsy

    TUĞBA ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU

  5. EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti

    The detection of an epileptiform activity on EEG signals by using data mining process

    MEHMET ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA