Geri Dön

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

  1. Tez No: 824456
  2. Yazar: SERHAT CELİL İLERİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ
  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: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Noise removal in electroencephalogram (EEG) using deep learning algorithms

    EEG sinyallerinde gürültünün temizlenmesi için derin öğrenme algoritmalarının kullanılması

    ABUZER DOGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA KAYHAN

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN

  3. Biyolojik sinyaller için görgül kip ayrışım yöntemi ile gürültü temizleme

    Noise canceling for biological signals using empirical mode decomposition

    UĞUR DEMİROK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  4. EEG controlled semi-autonomous mobile vehicle design and implementation

    EEG kontrollü yarı otonom mobil araç tasarımı ve gerçeklenmesi

    HÜSEYİN TANZER ATAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

  5. EEG sinyallerinin görgül kip ayrışım yöntemi ile analizi

    Analysis of EEG signals using empirical mode decomposition

    AHMET MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN