Geri Dön

ADHD bireylerinin frontal lob eeg sinyallerinde biyometrik doğrulama için sinyal işleme ve 1D-CNN yaklaşımları

Biometric authentication of ADHD individuals using signal processing and 1D-CNN approaches on frontal lobe eeg signals

PDF İndir

  1. Tez No: 969528
  2. Yazar: RÜMEYSA NUR TEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KUTLUCAN GÖRÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Biyometri, Biometry
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, biyometrik tanıma sistemlerinin güvenlik uygulamalarındaki önemi ve geleneksel yöntemlerin sınırlamaları incelenmiştir. Bilişsel biyometri kapsamında, sinir sisteminden elde edilen biyosinyallerin kullanımı ele alınmıştır. Özellikle EEG (elektroensefalografi) sinyalleri, uygun maliyetli ve kullanımı kolay cihazlar sayesinde biyometrik tanıma için tercih edilmektedir. Ancak, mevcut EEG tabanlı sistemlerde ergonomik tasarım ve sinyal kalitesi gibi sorunlar bulunmaktadır. Bu çalışmada, dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu (ADHD) olan bireyler üzerinde EEG tabanlı biyometrik doğrulama yöntemleri araştırılmıştır. ADHD hastası bireylerden toplanan frontal lobdaki EEG verileri kullanılarak, sinyal işleme ve derin öğrenme teknikleriyle bir biyometrik doğrulama modeli geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, EEG sinyallerinin ADHD hastası bireylerde biyometrik doğrulama için kullanılabilirliğini göstermektedir. Bu çalışma, literatürde sınırlı olan ADHD bireyler üzerinde biyometrik tanıma araştırmalarına önemli bir katkı sağlamaktadır. Gelecekteki araştırmalar için daha geniş veri setleri ve gelişmiş cihazlar önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis explores the significance of biometric recognition systems in security applications and examines the limitations of traditional methods. Within the scope of cognitive biometrics, the utilization of biosignals derived from the nervous system is addressed. Specifically, electroencephalography (EEG) signals have emerged as a preferred choice for biometric recognition due to the affordability and user-friendliness of modern devices. However, current EEG-based systems face challenges related to ergonomic design and signal quality. This study investigates EEG-based biometric authentication methods in individuals with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). By utilizing EEG data collected from the frontal lobe of ADHD individuals, a biometric authentication model was developed through the application of signal processing and deep learning techniques. The results demonstrate the feasibility of using EEG signals for biometric authentication in individuals with ADHD. This work makes a significant contribution to the limited body of literature on biometric recognition in ADHD populations. For future research, the use of larger datasets and advanced devices is recommended to further enhance the reliability and applicability of EEG-based biometric systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    981109

    Automatic diagnosis of ADHD using FMRI

    FMRI kullanılarak otomatik DEHB teşhisi

    GÜRCAN TAŞPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT

    PROF. DR. HAKAN ÇETİNKAYA

  2. Tez No

    839780

    Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu dikkat eksikliği baskın görünüm tanılı 7-14 yaş erkek olguların görev tabanlı fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme bulgularının sağlıklı erkek olgular ile karşılaştırılması

    Comparison of task-based functional magnetic resonance imaging findings between male patients aged 7-14 with attention deficit hyperactivity disorder - predomi̇nantly inattentive presentation and healthy male controls

    BUSE GÜNAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PsikiyatriEge Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYÜP SABRİ ERCAN

  3. Tez No

    890232

    The relationship between MOXO continuous performance test results and volumetric brain MRI in attention deficit hyperactivity disorder

    Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunda MOXO sürekli performans testi sonuçları ile volumetrik beyin MR'ının ilişkisi

    AHLANUR ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    PsikolojiÜsküdar Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SULTAN TARLACI

  4. Tez No

    924033

    Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olgularının elektroensefalografi (EEG) alfa dalga gücünün ve asimetrisinin sağlıklı kontrol grubu ile karşılaştırılması

    Comparison of electroencephalography (EEG) alpha power and asymmetry of attention deficit and hyperactivity disorder cases with healthy control group

    MELİS MERVE ÖZER KAVAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN YETKİN

  5. Tez No

    494222

    Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu ve özel öğrenme güçlüğü olan bireylerin bilişsel profillerinin Anadolu-Sak Zeka Ölçeği ile incelenmesi

    An investigation of cognitive profiles of individuals with attention deficit hyperactivity disorder and learning disability on Anadolu-Sak Intelligence Scale

    MEVLÜT CİRIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    Özel Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR SAK

Geri Dön