Elektroensefalografi (EEG) veri toplama kartı tasarımı ve uygulaması
Electroencephalography (EEG) Data acquisition card design and application
- Tez No: 922301
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇOBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, elektroensefalografi (EEG) verilerini toplamak için yazılım ve donanım tabanlı bir veri toplama kartı oluşturmaktır. Çalışma, EEG sinyallerinin daha ucuz, güvenilir ve daha hassas bir şekilde toplanmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Ayrıca, elde edilen veriler bilimsel araştırmalar için kullanılabilir hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Yöntem: Çalışmada genel olarak ESP32-WROOM-D mikrodenetleyicisi ve ADS1256 ADC entegresi kullanılarak elektroensefalografi (EEG) verileri toplanmıştır. Veri iletişimini sağlamak için SPI protokolü kullanılmıştır. Sistemin tasarımı sırasında Arduino IDE ile programlama yoluyla ESP32-WROOM-D ile uyumlu kodlar oluşturulmuştur. ADS1256 ve ESP32-WROOM-D entegrelerini içeren bir PCB (Baskılı Devre Kartı), donanım tasarımı için EasyEDA yazılımı kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiştir. Veri toplama sürecinde, yeni PCB kartı üzerinde gerekli bağlantılar ve testler yapılmıştır. Tasarım süreci boyunca, veri işlemeyi ve iletişimi en üst düzeye çıkarmak için çaba gösterilmiştir. Bulgular: Projede kullanılmak üzere ADS1256 kartını ve ESP32-WROOM-D modülünü temin edilerek ilk ölçümlerde kullanıldı. Tasarımı tamamlanan kartın üretimi gerçekleştirildi ve göz kırpma diş sıkma ve göz hareketlerinin dedekte edilebildiği EEG sinyalleri toplandı. Ayrıca kartın çözünürlüğünün ortaya çıkarılması için Keithley 2400 soucemeter kullanılarak testler yapıldı. Sonuç: ESP32, ADS1256'nın bir arada olduğu ve daha minimal boyutlarda olacak şekilde bir EEG veri toplama kartı tasarlanıp üretildi. Üretilen kart; göz kırpma, diş sıkma ve göz hareketlerinin belirgin bir şekilde gözlemlenebildiği EEG sinyallerini başarılı bir şekilde iletip bilgisayara gönderdi. Keithley 2400 sourcemeter kullanılarak gerçekleştirilen kartın çözünürlük testlerinde ise 2uV'luk gerilim seviyelerinin başarılı bir şekilde algılayabildiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of this study is to create a software and hardware-based data acquisition board for collecting and analyzing electroencephalography (EEG) data. The study is designed to ensure that EEG signals are collected and processed in a more cost-effective, reliable, and precise manner. Additionally, it aims to make the obtained data usable for scientific research. Method: The study was generally carried out collecting electroencephalography (EEG) data using the ESP32-WROOM-D microcontroller and the ADS1256 ADC chip. The SPI protocol was utilized for data communication. During the system design, compatible codes for the ESP32-WROOM-D were developed using Arduino IDE. A PCB (Printed Circuit Board) incorporating the ADS1256 and ESP32-WROOM-D was designed and manufactured using EasyEDA software for hardware design. During the data acquisition process, necessary connections and tests were conducted on the newly designed PCB. Throughout the design process, efforts were made to optimize data processing and communication. Finds: The ADS1256 board and ESP32-WROOM-D module were procured for use in the project and utilized in the initial measurements. The designed board was manufactured, and EEG signals detecting blinking, teeth clenching, and eye movements were collected. Additionally, tests were conducted using a Keithley 2400 sourcemeter to determine the resolution of the board. Results: An EEG data acquisition board integrating the ESP32 and ADS1256 in a more compact design was developed and manufactured. The produced board successfully transmitted EEG signals, clearly detecting blinking, teeth clenching, and eye movements, to a computer. In resolution tests conducted using a Keithley 2400 sourcemeter, it was observed that the board could accurately detect voltage levels as low as 2 µV.
Benzer Tezler
- Motor imagery based mobile brain computer interface design using machine learning techniques
Makine öğrenmesi yöntemleri ile motor hareket hayali tabanlı mobil beyin bilgisayar arayüzü tasarımı
HAKAN AŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY DOKUR
- Exploring the cognitive processes of map users employing eye tracking and EEG
Göz izleme ve EEG yöntemleri kullanılarak harita kullanıcılarının bilişsel süreçlerinin araştırılması
MERVE KESKİN
Doktora
İngilizce
2020
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
PROF. DR. PHILIPPE DE MAEYER
- Farklı programlama öğretimi ortamlarında eğitim alan öğrencilerin dikkat ve meditasyon düzeylerinin EEG sinyalleriyle ölçülmesi
Measuring the attention and meditation levels of students trained in different programming education environments using EEG signals
SEVİL HANBAY TİRYAKİ
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH BALAMAN
- Incorporation of a language model into a brain computer interface based speller
Dil modeli destekli bir beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı heceletici
ÇAĞDAŞ ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Development of adaptive human-computer interaction games to evaluate attention
Dikkat seviyesini değerlendirmek için adaptif insan-bilgisayar etkileşimi oyunlarının geliştirilmesi
HASAN KANDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE