Farklı uyaran türlerinin EEG sinyalleri üzerinden analizi
Analysis of different types of stimulus through EEG signals
- Tez No: 912815
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞERİFE GENGEÇ BENLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- 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: 132
Özet
Görev tabanlı çalışmalar, beyindeki bilişsel iş yükü seviyesinin ve çoklu durumların ayırt edilebilmesinde EEG sinyallerinin matematiksel verilerle ifadesini sağlayarak önemli bir araştırma alanı sağlar. EEG sinyalleri, insan vücudunun fizyolojik ve psikolojik durumunu kapsamlı bir şekilde yansıtırken EEG sinyallerindeki değişikliklerden bilişsel durumlar ve zihinsel iş yükü seviyeleri ayırt edilebilir. Bu çalışmada 3 oturuma ait görev tabanlı (MATB, PVT, Flanker, N-Back) çalışmaları içeren, 63 kanallı ve 29 katılımcıdan oluşan bir açık erişimli EEG veri seti kullanılarak çoklu durum analizi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sinyaller, Butterworth filtre ile gürültüden arındırıldıktan sonra ayrık dalgacık dönüşümünden ve yalnızca filtrelenmiş sinyallerden 2 farklı grup olacak şekilde özellik çıkarımına gidilmiştir. Yapay sinir ağları, Naive Bayes algoritması, k-en yakın komşu yöntemi ve rastgele orman algoritmalarıyla yapılan sınıflandırma çalışmaları ile bilişsel durumların matematiksel olarak ifadesi ve EEG sinyalleri üzerinden çoklu durumların ayırt edilmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. En yüksek başarım oranlarının elde edildiği algoritma yapay sinir ağları algoritması olarak belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Task-based studies provide an important research area by expressing EEG signals with mathematical data in distinguishing the level of cognitive workload in the brain and multiple states. While EEG signals comprehensively reflect the physiological and psychological state of the human body, cognitive states and mental workload levels can be distinguished from changes in EEG signals. In this study, a multi-case analysis was performed using an open access EEG dataset consisting of 63 channels and 29 participants, including task-based studies (MATB, PVT, Flanker, N-Back) belonging to 3 sessions. After the obtained signals were denoised with the Butterworth filter, feature extraction was performed in 2 different groups from the discrete wavelet transform and only the filtered signals. Classification studies were carried out with artificial neural networks, Naive Bayes algorithm, k-nearest neighbor method and random forest algorithms, and mathematical expression of cognitive states and discrimination of multiple states were carried out on EEG signals. The algorithm with the highest performance rates was determined as the artificial neural network algorithm.
Benzer Tezler
- Korteks davranışının vuru üreten hücre modeli ile incelenmesi
Analysis of cortex behavior by a spiking neuron model
YUSUF KUYUMCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- EEG sinyalleri ve yüz ifadeleri kullanılarak farklı uyaran tiplerine göre duygu analizi ve sınıflandırma
Emotion analysis and classification for various types of stimuli using EEG signals and facial expressions
YAŞAR DAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMustafa Kemal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR YILDIRIM
- EMDR cihazının tasarımı ve optimum çalışma parametrelerinin sinyal işleme teknikleri ile belirlenmesi
EMDR device design and determination of optimum operation parameters with signal processing techniques
NEŞE ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
YRD. DOÇ. UĞUR FİDAN
- Probing sensory plasticity with rapid forms of motion adaptation
Başlık çevirisi yok
SİBEL AKYÜZ
Doktora
İngilizce
2020
Nörolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI HULUSİ KAFALIGÖNÜL
- Effects of stimulus type on eye movement measures during mindless reading and mindless listening
Uyaran türlerinin okuma sırasında zihinsel gezinme ve dinleme sırasında zihinsel gezinmedeki göz hareketleri ölçümleri üzerindeki etkisi
MEHTAP ÇAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
DilbilimYeditepe ÜniversitesiBilişsel Bilimler Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA YILDIRIM