Analysis of dementia EEG signals using empirical mode decomposition variants
Demans EEG sinyallerinin görgül kip ayrışımı yöntemi türleri ile analizi
- Tez No: 948522
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN AKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer Demansı (AD), insan beynindeki elektriksel aktivite değişikliklerinin neden olduğu son yıllarda en sık görülen nörolojik bozukluktur. Elektroensefalogram (EEG) gibi tıbbi cihazlar kullanılarak demans hastalığının tanısı konulabilir. Bu çalışmada, AD hastalarının ve sağlıklı control bireylerinin EEG sinyalleri analiz edilmiştir. Görgül Kip Ayrışım (GKA) yöntemi ile özgül kip fonksiyonları (ÖKF) elde edilmiştir. Özgül Kip Fonksiyonlarından ve EEG sinyalin kendisinden spectral ve zamansal özellikler çıkartılmıştır. Daha sonra bu özellikler ile topografik ısı haritaları oluşturulmuştur. Topografik ısı haritaları, iki boyutlu Evrişimsel Sinir Ağı (2D-CNN) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Farklı CNN mimarileri kullanılmıştır. EfficientNet-b0 mimarisi ile %95.98 sınıflandırma doğruluğuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, Alzheimer dementia (AD) is the most frequent neurological disorder caused by electrical activity changes in the human brain. The diagnosis of AD can be provided by using medical devices such as electroencephalography (EEG). In this study, EEG signals of AD patients and healthy control subjects were analyzed. Intrinsic mode functions (IMFs) were obtained using empirical mode decomposition (EMD) method. Spectral and time-domain features were extracted from IMFs and EEG signal itself. Then topographical heat maps were generated from these features. Topographic heat maps were classified using a two-dimensional convolutional neural network (2D CNN). Different CNN architectures were used. 95.98% classification accuracy was achieved with the EfficienNet-b0 architecture.
Benzer Tezler
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Nükleer rezonasta moleküler yapıların incelenmesi (yapısal faz geçiş kuramları üzerine bir inceleme)
Başlık çevirisi yok
ABDURRAHMAN ANDİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTAÇ YALÇINER
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER