Elektroensefalografide (EEG) derin sinir ağlarının uygulanması
Application of deep neural networks in electroencephalography (EEG)
- Tez No: 958602
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AYKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu çalışma, elektroensefalografide (EEG) derin sinir ağlarının (DNN) uygulanmasını araştırarak, EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme tekniklerinin etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. BCI Competition III veri seti kullanılarak geliştirilen evrişimli sinir ağı (CNN) modelleri, motor imgeleme (MI) sınıflandırmasında test edilmiş ve geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilemiştir. Araştırma, EEG tabanlı Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedefler.
Özet (Çeviri)
This study aims to evaluate the effectiveness of deep learning techniques in the classification of EEG signals by investigating the application of deep neural networks (DNN) in electroencephalography (EEG). Convolutional neural network (CNN) models developed using the BCI Competition III dataset were tested in motor imagery (MI) classification and showed superior performance compared to traditional methods. The research aims to contribute to the development of EEG-based Brain-Computer Interface (BCI) systems.
Benzer Tezler
- Artificial neural networks for electroencephalogram classification
Başlık çevirisi yok
ALI MOHSIN LATEEF ALKHAFAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Real-time emotion recognition from EEG signals using one electrode device
Tek elektrotlu cihaz ile EEG sinyallerinden gerçek zamanlı duygu tanıma
MEHMET ALİ SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Prediction of psychological disorder levels with deep learning models based on electroencephalography (EEG) signals
Elektroensefalografi (EEG) tabanlı sinyaller üzerinden psikolojik bozukluk düzeylerinin derin öğrenme modelleri ile tahmini
OĞUZHAN MEMİŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik BilimleriTürk-Alman ÜniversitesiRobotlar ve Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET GÖKHAN HABİBOĞLU
DR. SANAM MOGHADDAMNIA
- Derin sinir ağlarıyla elektroensefalografi sinyalleri sınıflandırılarak yenidoğanlarda epilepsi tanı yöntemi geliştirilmesi
Development of an epilepsy diagnosġs method in neonates byclassifying electroencephalography signals with deep neuralnetworks
SÜLEYMAN RENCUZOĞULLARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ÇALIŞKAN
- Electroencephalography (EEG) sinyal sınıflandırılmasında sinir-evrimi yaklaşımı
NeuroEvolutionary approach to electroencephalography (EEG) signal classification
ERDEM AYBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİÇ ÇETİN