Yapay zeka teknikleri ile fizyolojik sinyallerde duygu durumlarının karşılaştırması ve değerlendirilmesi
Comparison and evaluation of emotional states in physiological signals with artificial intelligence techniques
- Tez No: 890280
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Yapay zekâ yöntemleri ile sınıflandırma çalışmaları son yıllarda oldukça önem kazanan konulardan biri olmuştur. Çalışmanın temel amacı transfer entropi, momentler, çeşitli yapay zekâ yöntemleri ve sınıflandırıcılarla farklı veri tabanlarındaki (DEAP, AMIGOS, DECAF, ASCERTAIN, DREAMER) fizyolojik sinyallerle (EEG, EOG, EMG, GSR, EKG) alt çalışmalar ve karşılaştırmalı değerlendirmeler yapılarak kapsamlı bir analitik yaklaşımla duygu durum analizidir. 3D VAD alanı üzerinden alt çalışmalarla sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir. VAD alanında sekiz duygusal durum alanı üzerinde çalışılmış, 4 çapraz karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. Çalışma 3 temel yöntem üzerinden yürütülmüştür. (Transfer entropiyi temel alan TE ve Derin Öğrenme Yöntemi (TED) ve TE, Momentler ve Özellikler Yöntemi (TEMÖ) ile dalgacık dönüşümü ve özellikleri temel alan DDÖ Yöntemi) TEMÖ ve DDÖ yöntemlerinde hem dengesiz hem de dengeli (SMOTE ile) özellik kümeleri için sınıflandırma yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, yüksek doğruluk oranlarına ulaşıldığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak fizyolojik sinyallerle duygu durum karşılaştırması ve değerlendirmesi birçok değişken ve veri tabanı karşılaştırması üzerinden, başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Classification studies with artificial intelligence methods have become one of the most important topics in recent years. The main objective of this study is to analyze emotional states with a comprehensive analytical approach by making sub-studies and comparative evaluations with physiological signals (EEG, EOG, EMG, GSR, ECG) from different databases (DEAP, AMIGOS, DECAF, ASCERTAIN, DREAMER) with transfer entropy, moments, various artificial intelligence methods and classifiers. Classifications were made by using 3D VAD space with sub-studies. Eight emotional state areas were studied in the VAD space and 4 cross comparisons were studied. The study was conducted through 3 basic methods (TE and Deep Learning Method (TED), and TE, Moments and Features Method (TEMF) which're both based on transfer entropy, and WTF Method based on wavelet transform and features). Classification was performed for both imbalanced and balanced (with SMOTE) feature sets for the TEMF and WTF methods. The results showed that high accuracy rates were achieved in the study. Consequently, the comparison and evaluation of emotional states with physiological signals has been successfully conducted over many variables and database comparisons.
Benzer Tezler
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of parkinson's disease from EEG signals using artificial intelligence techniques
SULTAN PENEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Yapay zeka teknikleri ile polisomnografi sinyallerinden uyku apnesi sınıflandırılması
Sleep apnea classification from polysomnography signals with artificial intelligence techniques
ÜMRAN IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- İşitsel ve görsel uyaranlar ile elde edilen uyarılmış potansiyel sinyallerinden farklı dikkat durumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of types of attention with evoked potential signals obtained by auditory and visual stimuli
TURGAY BATBAT
Doktora
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Fizyolojik sistemlerin yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi ve kontrolü için eğitim amaçlı bir simülatör tasarımı
Designing educational simulators for modeling and control of physiological systems by implementing artificial intelligence techniques
ÜMİT TAŞ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ