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: 172

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

    447138

    Investigation of the surfaces of dealkalized and weathered float glass

    Alkalisi giderilmiş, hava ve neme maruz kalmış düz camların yüzeylerinin incelenmesi

    ÜMMÜGÜLSÜM SEZİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Seramik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UFUK ŞENTÜRK

    YRD. DOÇ. DR. HADI M. ZAREIE

  2. Tez No

    636464

    Okul öncesi dönem çocukların benlik algıları ve farklılıklara saygı düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between preschool children's self perceptions and respect for diversities

    BANU AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZKAN SAPSAĞLAM

  3. Tez No

    418969

    Alt yüklenici sözleşmelerinde riskler ve meydana gelen uyuşmazlıklar arasındaki ilişkinin modellenmesi

    Modelling the relationship between risks and disputes in subcontractor contracts

    GÖKÇE BAKİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ İLTER

  4. 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

  5. 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

Geri Dön