Geri Dön

EEG ve göz izleme sistemleriyle gerçek zamanlı veri seti oluşturmak için bilgisayar destekli arayüz tasarımı

Computer-aided interface design for real-time dataset generation with EEG and eye-tracking systems

PDF İndir

  1. Tez No: 843820
  2. Yazar: ÖMER FARUK YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET REŞİT KAVSAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Beyinde oluşan sinyaller (EEG) insan fizyolojisinin anlaşılabilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu sinyaller kullanılarak hastalıkların teşhisi ve beyin bilgisayar arayüzü gibi farklı uygulamalar yapılmaktadır. Yapılan bu tez çalışmasında beyin sinyallerinin göz hareketlerine bağlı olarak işaretlendiği bir veri seti oluşturmak ve beyin sinyallerini temel olarak Makine Öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırmak için bir arayüz oluşturulmuştur. Beyin sinyalleri kullanıcıdan elektrotlar yardımıyla alınmış ve göz hareketleri Tobii Eye Tracker 5 cihazı aracılığıyla kaydedilmiştir. Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşuluk, Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları gibi Makine Öğrenmesi modelleri oluşturulan veri kümesine uygulanmış ve beyin sinyalleri iki farklı duruma göre sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Brain signals (EEG) generated in the brain are of great importance for understanding human physiology. These signals are utilized in various applications such as disease diagnosis and brain-computer interfaces. In this thesis study, an interface is developed to create an dataset, where brain signals are annotated based on eye movements, and to classify the brain signals primarily using Machine Learning methods. The brain signals are acquired from the user through electrodes, and eye movements are recorded using the Tobii Eye Tracker 5 device. Machine Learning models such as Decision Trees, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, Logistic Regression, and Artificial Neural Networks are applied to the generated dataset to classify the brain signals into two different conditions. This study aims to provide a scholarly investigation of how brain signals can be associated with eye movements, leading to the creation of an annotated dataset for further classification using Machine Learning techniques.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    518980

    Psikofizyolojik ölçüm tabanlı beyin bilgisayar arayüz sistemlerinde performans artırmaya yönelik bir çalışma

    A study on performance increasing in psychophysiological measurement based brain-computer interface systems

    ERDEM ERKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKBABA

  2. Tez No

    717385

    The impact of minimalist versus maximalist interior space on human short-term memory

    Maksimaliste karşı minimalist iç mekanların insanın kısa-süreli belleğine etkisi

    SHAHAD MUSTAFA FADHIL AL SAMARRAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ ÖZKAN

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Tez No

    546544

    Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  4. Tez No

    543180

    Contamination of the EEG by postural activity of temporalis muscle: single motor unit approach to evaluate the extent of muscle ınterference

    EEG'nin temporalis kasi postürel aktivitesi tarafindan kirletilmesi: Kas yansimasinin değerlendirilmesinde motor birim yaklaşimi

    GİZEM YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik BilimleriKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL SITKI TÜRKER

  5. Tez No

    832235

    Zihinsel iş yükünün EEG ve göz izleme verileri kullanılarak makine öğrenmesi teknikleriyle modellenmesi

    Mental workload modeling by using machine learning techniques based on EEG and eye tracking data

    ŞENİZ HARPUTLU AKSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERMAN ÇAKIT

Geri Dön