Yapay zeka tabanlı uyku analizi ve evre sınıflandırması
Artificial intelligence-based sleep analysis and stage classification
- Tez No: 888907
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEYİR ÖZCAN SEMERCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, literatürde yaygın olarak kullanılan Physionet SleepEDF(Expanded) EEG veri seti ile 6 uyku ve uyanıklık evresinin sınıflandırılması yapılmıştır. Veri seti incelenmiş sınıflandırmak için uygun denekler ve kayıtlar seçilmiştir. Veri setinde oluşan dengesizlikler çözülmeye çalışılmış ve sonrasında diğer aşamalara geçilmiştir. Önişleme aşamasında, EEG sinyalleri delta, teta, alfa, beta ve gama frekans bantlarına göre Butterworth IIR filtreleri ile işlenmiş ve epoklara ayrılmıştır. Öznitelik çıkarımı aşamasında, PSD ve Esis başta olmak üzere birçok öznitelik çıkarılmıştır ve çıkarılan öznitelikler başarıma etkilerine göre karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma gerçekleştirilirken ise Random Forest, Gradient Boosting gibi çeşitli algoritmalar test edilmiş ve başarılarına göre karşılaştırılmışlardır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, the classification of six sleep and wakefulness stages was conducted using the Physionet Sleep-EDF (Expanded) EEG dataset, which is widely used in the literature. The dataset was examined, and appropriate subjects and recordings were selected for classification. Efforts were made to resolve any imbalances present in the dataset before proceeding to other stages. During the preprocessing stage, EEG signals were processed and segmented into epochs using Butterworth IIR filters based on delta, theta, alpha, beta, and gamma frequency bands. In the feature extraction stage, various features, including PSD and Esis, were extracted and compared based on their impact on performance. For the classification, algorithms such as Random Forest and Gradient Boosting were tested and compared based on their performance.
Benzer Tezler
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM
- Şeker şurubunun inversiyonuna etki eden kimi faktörlerin araştırılması
Başlık çevirisi yok
SAİDE GÜNERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Bilimleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL YURDAGEL