EEG sinyallerinden gürültünün temizlenmesi için harmoni arama algoritması temelli yöntemlerin geliştirilmesi
Development of the harmony search algorithm based techniques for removing noise from EEG signals
- Tez No: 824456
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Elektro-ensefalogram (EEG) taraması insan beynindeki elektriksel aktivitenin, kişinin kafatasına yerleştirilen çok sayıda elektrod vasıtasıyla ölçümlenmesine dayanan bir tıbbi görüntüleme yöntemidir. Beyinde gerçekleşen işlevler sırasında nöronlar arası meydana gelen elektriksel aktivite beyin sağlığı açısından anlamlı bilgiler edinmeyi sağlar. EEG taraması uygun koşullarda ve uzmanlar tarafından yönlendirilmesiyle gerçekleşse de ölçümlenen sinyaller dış etkenlerden veya ölçümü yapılan kişinin vücudundaki diğer aktivitelerden kaynaklanan gürültülere maruz kalır. Bu gürültülerin temizlenmesi sinyallerin yorumlanması açısından önem taşımaktadır. Harmoni Arama (HS), insan kulağına gelen farklı seslerin bir araya gelerek oluşturduğu uyumun verdiği musiki tatmini matematiksel olarak modelleyerek en uygun çözümü üretmeyi amaçlayan bir yarı-sezgisel algoritmadır. Zaman içerisinde birçok araştırmacı tarafından HS algoritmasının parametrelerinin daha iyi belirlenmesi ve doğaçlama işleyişinin değiştirilmesi amacı ile çok sayıda HS varyantı literatüre sunulmuştur. Bu tez kapsamında, HS varyantlarının bir büyük veri optimizasyon problemi olan EEG sinyallerinin gürültülerden temizlenmesi ve yaygın kıyaslama fonksiyonları üzerindeki başarımları ele alınmıştır. Mevcut HS varyantlarının yanı sıra Trigonometrik Harmoni Arama (TRI-HS) adı verilen yeni bir varyant geliştirilmiş ve belirlenen problemler üzerinde diğer varyantlar ile performans değerlendirmesi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Electro-encephalogram scanning is a medical imaging technique based on measurement of the electrical activity in human brain by deploying many electrodes to the skull of patient. Inter-neurons electrical activity during the brain functions, provides meaningful information on the health of the braing. Even though EEG scanning is made in appropriate conditions and directed by experts, measured signals are exposed to the external factors or other activities of the body of the patient. Cleaning the signals from the noises are crucial for interpretation. Harmony Search (HS) algorithm is a meta-heuristic algorithm that aims to produce the most appropriate solution by mathematically modeling the musical satisfaction given by the harmony created by the combination of different sounds in the human ear. Over time, many HS variants have been presented to the literature by many researchers in order to better adjust the parameters and change the improvisation mechanism of HS. In this thesis, the performance of HS variants on noise removal from EEG signals which is a big data optimization problem and common benchmark functions is discussed. Besides the existing HS variants, a new variant called Trigonometric Harmony Search (TRI-HS) is developed and its performance is evaluated on dedicated problems with other variants.
Benzer Tezler
- Noise removal in electroencephalogram (EEG) using deep learning algorithms
EEG sinyallerinde gürültünün temizlenmesi için derin öğrenme algoritmalarının kullanılması
ABUZER DOGAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA KAYHAN
- Online uyku izleme ve evreleme sistemi için sinyal bileşenlerinin çıkarımı
Extraction of signal components for online sleep tracing and staging system
CÜNEYT YÜCELBAŞ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN
- Biyolojik sinyaller için görgül kip ayrışım yöntemi ile gürültü temizleme
Noise canceling for biological signals using empirical mode decomposition
UĞUR DEMİROK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- EEG controlled semi-autonomous mobile vehicle design and implementation
EEG kontrollü yarı otonom mobil araç tasarımı ve gerçeklenmesi
HÜSEYİN TANZER ATAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
- EEG sinyallerinin görgül kip ayrışım yöntemi ile analizi
Analysis of EEG signals using empirical mode decomposition
AHMET MERT
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN