EEG signal analyzing based on discrete wavelet transform and optimized LSTM technique
Ayrık dalgalet dönüşümü ve optimize LSTM tekniği üzerine EEG sinyal analizi
- Tez No: 768296
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Epilepsi, beyindeki nöronlarda ani ve kontrolsüz boşalmalar meydana gelen bir merkezi sinir sistemi (nörolojik) bozukluğudur. Bunun sonucunda hastada istemsiz kasılmalar, duyu değişiklikleri ve bilinç değişiklikleri meydana gelir. Anormallikleri ortaya çıkmadan önce tespit etmek ve tahmin etmek için uygulanan makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerine dayalı birkaç çalışma. Anormalliklerin erken tespiti, doktorların ve sağlık personelinin bu sorunla etkili bir şekilde başa çıkmalarına yardımcı olur. Bu çalışma, LSTM ve dalgacık dönüşümüne dayalı epileptik nöbet tespiti için yeni bir çerçeve sunmaktadır. Bu yöntemin temel amacı, sinyalin dalgacık dönüşümünü LSTM ile birleştirmektir. Ayrıca, LSTM ağını eğitmek için Ağaç Tohum Algoritması (TSA) uygulanmıştır. Bu, mühendislik teknolojisinin geleneksel ve daha önce açıklanan yöntemlerden daha kısa çalışma süreleriyle daha uygun özellikleri seçmesine olanak tanır. Önerilen teknoloji, aynı alanda kullanılan çeşitli bilgisayar uygulamaları ile karşılaştırılacaktır. Planlanan teknoloji, bu alanda bilinen araştırmalarla da karşılaştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Epilepsy is a central nervous system (neurological) disorder which is sudden and uncontrolled discharges occur in neurons in the brain. As a result, involuntary contractions, sensory changes and changes in consciousness occur in the patient. Several studies based machine learning and deep learning techniques applied to detect and estimate the abnormalities before its occur. The early detection of abnormalities leads to assist doctors and healthcare personals to deal with this problem effectively. This study presents a new framework for epileptic seizure detection based on LSTM and wavelet transform. The main goal of this method is to combine the wavelet transform of signal with LSTM. Furthermore, Tree Seed Algorithm (TSA) applied to train the LSTM network. This allows engineering technology to select more suitable properties with shorter run times than traditional and previously described methods. The proposed technology will be compared with several computer applications used in the same field. The planned technology is also being compared with known research in this area.
Benzer Tezler
- Ortam kontrol uygulamasına yönelik p300 tabanlı asenkron beyin bilgisayar arayüzü tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of p300 based asyncronous brain computer interface for environment control applications
EDA AKMAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAN GÜLER
- Kütle spektrometresi verilerinin analiziyle prostat ve yumurtalık kanserlerinin belirlenmesi
Prostate and ovarian cancer identification by analyzing mass spectrometry data
VEDAT TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Biyoistatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques
Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi
ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT
Doktora
İngilizce
2019
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- A study of recent classification algorithms and a novel approach for biosignal data classification
Başlık çevirisi yok
EYÜP ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiRochester Institute of TechnologyDr. FERAT ŞAHİN
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT