Determination and analysis of characteristics of dysphagia disease from eeg signals
Eeg sinyallerinden disfaji hastalığının karakteristiklerinin belirlenmesi ve analizi
- Tez No: 929688
- Danışmanlar: PROF. BÜLENT YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektroensefalografi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, BBA, Yutkunma, Electroencephalography, Machine Learning, Deep Learning, BCI, Swallowing
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Disfaji, genellikle nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilen ve özellikle yaşlı bireylerde yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen bir yutma bozukluğudur. Bu çalışma, EEG verileri kullanılarak yutma ve yutmayı hayal etme süreçlerinin nörofizyolojik analizini yapmayı ve bu verilerin disfaji rehabilitasyonunda nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Otuz adet sağ elini kullanan birey üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, doğal yutma, indüklenmiş tükürük yutma, indüklenmiş su yutma ve indüklenmiş dil dışarı çıkarma gibi farklı deneysel paradigmalar kullanılmıştır. Verilerin ön işlenmesinde Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), Empirik Mod Ayrıştırma (EMD), bant geçiren filtreleme ve Ortak Uzamsal Desen (CSP) analizi gibi teknikler uygulanmıştır. Bu ön işleme yöntemleri, EEG verilerindeki gürültüyü azaltarak daha doğru bir analiz sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Geleneksel makine öğrenmesi teknikleri ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılan sınıflandırma görevlerinde, dinlenme ve hayal etme evreleri arasındaki farklar belirgin bir şekilde ayrılmıştır. Random Forest, AdaBoost ve Bagging gibi topluluk tabanlı algoritmaların yanı sıra, derin öğrenme yöntemlerinden Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) da uygulanmıştır. Ayrıca, çok ölçekli mekânsal dikkat ağı (MS-SAN) modeli, özellikle delta ve teta frekans bantlarında hareketi hayal etme ile dinlenme durumları arasındaki nörofizyolojik farkları yüksek doğrulukla ayırt etmiştir. Sonuçlar, hareketi hayal etme ve dinlenme evrelerinin EEG verileriyle tespit edilmesinin disfaji tedavisinde ve motor rehabilitasyon uygulamalarında büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) teknolojilerinin, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin disfaji rehabilitasyonundaki potansiyelini vurgulamakta ve bu alandaki araştırmaların klinik uygulamalar açısından önemini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Dysphagia is a swallowing disorder that is usually associated with neurological diseases and negatively affects the quality of life, especially in elderly individuals. This study investigates the neurophysiological analysis of swallowing and motor imagery processes using EEG data and how this data can be used in dysphagia rehabilitation. Different experimental paradigms, such as natural swallowing, induced saliva swallowing, induced water swallowing, and induced tongue protrusion, were used in the experiments conducted on 30 right-handed individuals. Techniques such as Independent Component Analysis (ICA), Empirical Mode Decomposition (EMD), band-pass filtering, and Common Spatial Pattern (CSP) analysis were applied in the preprocessing of the data. These preprocessing methods provided a more accurate analysis by reducing the noise in the EEG data. The differences between the resting and imagery stages were clearly separated in the classification tasks performed with traditional machine learning techniques and deep learning methods. In addition to ensemble-based algorithms such as Random Forest, AdaBoost, and Bagging, Convolutional Neural Networks (CNN) from deep learning methods were also applied. In addition, the multi-scale spatial attention network (MS-SAN) model distinguished neurophysiological differences between motor imagery and resting states, especially in delta and theta frequency bands, with high accuracy. The results show that detecting motor imagery and resting stages with EEG data has great potential in dysphagia treatment and motor rehabilitation applications. This study highlights the potential of EEG-based brain-computer interface (BCI) technologies, machine learning, and deep learning methods in dysphagia rehabilitation. It reveals the importance of research in this area for clinical applications.
Benzer Tezler
- Gelişme döneminde olan Aksaray malaklı ırkı köpeklerinde kalça displazisinin yatkınlığının belirlenmesi
Determination of hip dysplasia prediction in Aksaray malakli breed dogs in the development period
FEHMİYE GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2024
Veteriner HekimliğiSelçuk ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ARICAN
- Çok düşük doğum ağırlıklı preterm yenidoğanlarda bronkopulmoner displazi insidansı ve etki eden risk faktörlerinin belirlenmesi
Determination of the incidence of bronchopulmonary dysplasia and the risk factors affecting it in very low birth weight preterm neonates
MELEK SÖNMEZOCAK AKTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM SANCAK
- Kemik iliği nakli yapılan hastalarda depresyon, yaşam ve beslenme kalitesi ile beslenme durumunu etkileyen faktörlerin saptanması
Determination of factors affecting depression, quality of life and nutrition and nutritional status in patients with bone marrow transplant
BURCU DİKMEN TEZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Beslenme ve DiyetetikAnkara Medipol ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN ŞANLIER
- Köpeklerde kalça displazisi ile CHST14 geni arasındaki ilişkinin tüm gen dizi analizi ile belirlenmesi
Determintion of association between canine hip dysplasia and CHST14 gene by whole gene sequencing
ERDAL TOPPARMAK
Doktora
Türkçe
2021
Biyokimyaİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaVeteriner Biyokimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IRAZ AKIŞ AKAD
- Gelişimsel kalça displazisi tedavileri için pelvis osteotomi yöntemlerinin karşılaştırılması -biyomekanik çalışma-
Comparision of pelvic osteotomy technique for treatments of developmental hip dysplasia -biomechanical study-
İBRAHİM MUTLU
Doktora
Türkçe
2013
BiyomühendislikKocaeli ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASİN KİŞİOĞLU