Motor imagery classification using multivariate empirical mode decomposition (MEMD) based functional connectivity features
Çoklu-değişkenli deneysel kip ayrıştırımı-tabanlı işlevsel bağlantısallık öznitellikleriyle motor imgeleme sınıflandırması
- Tez No: 930079
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Engineering Sciences, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beyin-bilgisayar arayüzü, Makine öğrenmesi, Brain-computer interface, Machine learning
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektroensefalografi motor imgeleme sinyalleri, beyin-bilgisayar arayüzleri uygulamalarında sıklıkla kullanılmaktadır. Son zamanlarda, işlevsel bağlantısallık ölçütleri, EEG kanalları arasındaki istatistiksel bağımlılıkları yakalayabilmesi nedeniyle ilgi toplamıştır. Ancak, motor imgeleme görevleri sırasındaki işlevsel bağlantısallık henüz tam olarak keşfedilememiştir. Bu çalışmada, EEG sinyallerinden gürültü destekli çoklu boyutlu deneysel kip ayrıştırımı ile elde edilen içsel mod fonksiyonları arasında hesaplanan faz kilitleme değeri, koherans, ve koheransın sanal kısmı değerleri sağel/sol-el motor imgeleme sınıflandırmasında kullanılmıştır. Sonuçlar analiz edildiğinde, en iyi doğruluk skorunun koheransın sanal kısmının zaman-frekans fonksiyonlarından türetilen özellikler kullanılarak 0.77 olarak elde edildiği görülmüştür. Bu çalışma ile işlevsel bağlantısallık ölçütlerinin zamana göre değişiminin motor imgeleme sınıflandırması için işlenmemiş veriden hesaplanan değerlere kıyasla daha etkili olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada daha az sayıda kanal kullanılması avantajıyla benzer çalışmalarla kıyaslanabilir sonuçlar elde edilebilmiştir.
Özet (Çeviri)
Electroencephalogram (EEG) motor imagery signals are widely used for the implementation of brain-computer interfaces (BCI). Recently, functional connectivity measures have attracted attention as they can be used to capture statistical dependencies among EEG channels. However, functional connectivity during motor imagery tasks have not been fully explored. This study utilizes Instrinsic Mode Function (IMF) level phase locking value (PLV), coherence, and imaginary part of coherency in lefthand/right-hand motor imagery classification. EEG signals are decomposed into IMFs via noise-assisted multidimensional empirical mode decomposition (NA-MEMD), and connectivity metrics over the selected four channels are calculated for each trial as raw data and as a function of time and frequency. Resulting features are used to train multiple classifiers and their accuracy scores are analyzed. Best results are obtained using features derived from time-frequency functions of imaginary part of frequency where the overall accuracy score of 0.77 is achieved. This study shows that the change of connectivity throughout the duration of the task provides a more effective feature than connectivity calculated using each trial as raw data. Achieved accuracy scores are comparable to similar studies with the additional advantage of using few number of channels.
Benzer Tezler
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Yerli yapım çekiçli yem değirmenleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
HASAN YUMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUMAN SUNGUR
- Biogazın içten yanmalı motorlarda kullanımı ve motor performansına etkisi
Başlık çevirisi yok
KEMAL ERŞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ Y. UYAREL