Geri Dön

EEG signal analyzing based on discrete wavelet transform and optimized LSTM technique

Ayrık dalgalet dönüşümü ve optimize LSTM tekniği üzerine EEG sinyal analizi

  1. Tez No: 768296
  2. Yazar: LUMA ABDULKAREEM HUSSEIN AL-DULAIMI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNAN GÜLER

  2. Kütle spektrometresi verilerinin analiziyle prostat ve yumurtalık kanserlerinin belirlenmesi

    Prostate and ovarian cancer identification by analyzing mass spectrometry data

    VEDAT TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Biyoistatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. 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

  4. Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi

    Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals

    ELİF ÇAVUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT