Geri Dön

Yapay zeka teknikleri ile fizyolojik sinyallerde duygu durumlarının karşılaştırması ve değerlendirilmesi

Comparison and evaluation of emotional states in physiological signals with artificial intelligence techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 890280
  2. Yazar: ÜMRAN IŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

  2. Tez No

    825575

    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

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU

  3. Tez No

    476135

    Yapay zeka teknikleri ile polisomnografi sinyallerinden uyku apnesi sınıflandırılması

    Sleep apnea classification from polysomnography signals with artificial intelligence techniques

    ÜMRAN IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN

  4. Tez No

    612991

    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

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN

  5. Tez No

    238787

    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

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ

Geri Dön