Geri Dön

Investigation of the effects of statistically significant features on the classification of EEG-based motor imagery tasks

İstatiksel anlamlı özniteliklerin EEG tabanlı motor hayali görevlerin sınıflandırmasındaki etkisinin araştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 845579
  2. Yazar: MÜRŞİDE DEĞİRMENCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER, DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KEMAL YÜCE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Nöroloji, Engineering Sciences, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Motor hayali (MH) görev sınıflandırması, Elektroensefalografi (EEG) tabanlı BeyinBilgisayar Arayüzü (BBA) araştırma alanında oldukça yaygındır. Bu tezde ekstremite hareketi görev sınıflandırması ve parmak hareketi sınıflandırma çalışmaları sunulmaktadır. Ekstremite hareketi sınıflandırmasında, ikili sınıf (sağ el ve sol el) ve çoklu sınıf (sağ el, sol el, sağ el ve sol el) sınıflandırmalar, 4 farklı öznitelik çıkarma yaklaşımı ve istatistiksel anlamlılığa dayalı özellik seçimi (bağımsız t-testi, tek yönlü ANOVA testi) kullanılarak gerçekleştirilmektedir. İlk olarak, Çok kanallı EEG sinyallerinden zaman alanı, Fourier Dönüşümü (FD) tabanlı frekans alanı ve Dalgacık Dönüşümü (DD) tabanlı zaman-frekans alanı özellikleri hesaplanır. Bu özniteliklere ek olarak Poincare çizimi ölçülerine dayalı doğrusal olmayan öznitelikler de hesaplanmaktadır. Çıkarılan öznitellikler kullanılarak EEG segmentlerinin MH görevlerini sınıflandırmak için iki farklı kombinasyon seti de oluşturulmuştur. Parmak hareketi sınıflandırması için zaman alanı, frekans alanı, WT tabanlı zaman-frekans alanı, doğrusal olmayan ve bunların iki farklı kombinasyon seti öznitelikleri, ANOVA tabanlı ve Temel Bileşen Analizi (TBA) tabanlı öznitelik seçim yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. İçsel Zaman Ölçeği Ayrışımı (IZA) tabanlı zaman-frekans öznitelikleri, ANOVA tabanlı öznitelik seçimi kullanılarak da araştırılmaktadır. Karar Ağacı (KA), Destek Vektör Makinesi (DVM), k-En Yakın Komşu (k-EYK), Naive Bayes (NB), Lojistik Regresyon (LR), Ayırma Analizi (AA), Sinir Ağları (NN) ve Çekirdek Yaklaşımı (ÇY) farklı grupları ayırt etmek için 5-kat çapraz-doğrulamaya dayalı kullanılmaktadır. Deneysel sonuçlara göre ekstremite ve parmak hareketi sınıflandırma çalışmalarında en başarılı öznitelik setleri Poincare grafiği ölçümlerine dayalı doğrusal olmayan özellik seti ve farklı öznitelik setlerinin kombinasyon setidir. İstatistiksel anlamlılığa dayalı öznitelik seçme yöntemi, öznitelik setlerinin çoğunda sınıflandırma performansını iyileştirdi.

Özet (Çeviri)

Motor imagery (MI) task classification is highly prevalent in Electroencephalography (EEG)-based Brain-Computer Interface (BCI) research area. Extremity movement task classification and finger movement classification studies are presented in this thesis. In extremity movement classification, binary-class (right hand and left hand) and multi-class (right hand, left hand, right hand, and left hand) classifications are performed using 4 different feature extraction approaches and statistically significance-based feature selection (the independent t-test, one-way ANOVA test). Firstly, time-domain, Fourier Transform (FT)-based frequency-domain, and Wavelet Transform (WT)-based time-frequency domain features are calculated from multichannel EEG signals. In addition to these features, Poincare plot measures-based nonlinear features are calculated. Two different combination sets are also created to classify MI tasks of EEG segments using the extracted features. For finger movement classification, time-domain, frequency-domain, WT-based time-frequency domain, non-linear and their two different combinations set features are investigated using ANOVA-based and Pricipal Component Analysis (PCA)-based feature selection methods. Intrincsic Time-Scale Decomposition (ITD)-based time-frequency features are also investigated using ANOVA-based feature selection. 9 different machine learning algorithms namely Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), kNearest Neighbor (k-NN), Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Discriminant Analysis (DA), Neural Networks (NN), and Kernel Approximation (KA) are used based on 5-fold cross-validation to distinguish different groups. According to experimental results, the most successful feature sets are Poincare plot measures-based non-linear feature set and the combination set of different feature sets in extremity and finger movement classification studies. The statistically significance-based feature selection method improved classification performance in most of the feature sets.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    712747

    İnfertiliteye özgü özelliklerin gebelik deneyimleri ve gebelikte psikososyal sağlık üzerine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effects of infertility-specific features on pregnancy experiences and psychosocial health in pregnancy

    ESRA ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    HemşirelikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELİZ KAYA

  2. Tez No

    639731

    Erzurum ilinde yapılan ağaçlandırma çalışmalarının toprak özellikleri üzerine olan etkilerinin zamana göre incelenmesi

    Investigation of the effects of afforestation studies on soil features in Erzurum by time

    KASIM AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KÜÇÜK

  3. Tez No

    699245

    Futbolculara uygulanan eksantrik ve konsantrik antrenmanların bazı motorik özellikler ve kalp atım hızı değişkenliği üzerine etkilerinin incelenmesi

    Investigation of the effects of eccentric and concentric training on some motoric features and cardiac activity applied to footballers

    SADETTİN EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SporBursa Uludağ Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Öğretimi Ana Bilim Dalı

    PROF. RAMİZ ARABACI

  4. Tez No

    957201

    10-12 yaş grubu yüzücülerde yüzme egzersizlerinin motor beceriler ve solunum fonksiyonlarına etkisi ile bu özellikler arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the effects of swimming exercises on motor skills and respiratory functions i̇n 10-12 age group swimmers and the relationship between these features

    ÖZCAN BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    SporMuş Alparslan Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH BİLİCİ

  5. Tez No

    754007

    Adölesan dönemi kadın voleybolcularda 12 haftalık voleybol antrenmanının çeviklik, dikey sıçrama, reaksiyon zamanı ve denge performansları üzerine etkilerinin araştırılması

    Investigation of the effects of 12-WEEK volleyball training on agility, vertical JUMP, reaction time and balance performances in adolescent female volleyball players

    HÜSEYİN CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    SporNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA GÖZEL

Geri Dön