Çok kanallı iEEG sinyallerinin evrişimsel sinir ağlarıyla analizi

EEG, beyin aktivitesi hakkında bilgi içerdiğinden ve beyin aynı zamanda kişinin merkezi karar organı olduğundan, analizi özellikle önemlidir. Nöral aktivitenin çoğu beyinde gerçekleşir. Beyindeki faaliyetleri ne kadar anlarsak bilinç, hafıza, zekâ gibi kavramlar da o kadar iyi anlaşılır ve yorumlanır. Bu bağlamda beynin önemi her geçen gün artmaktadır. Elektroansefalogram (EEG), beyindeki nöronların aktivasyonu sonucu oluşan kafatasından gelen sinyallerin ölçülmesini ifade eder. iEEG bir tür EEG'dir, ancak iEEG doğrudan beynin yüzeyinden yapılan ölçümü ifade eder. Bu çok kanallı bir ölçüm olduğundan, beynin yüzeyine ulaşan bilgilerin daha da kesin algılanmasına yol açar. Ancak, bu durumda daha fazla parametre üretildiğinden veri kalabalığı anlamına gelir. Bu çalışmada, epileptik intrakraniyal EEG (iEEG) sinyallerinin nöbet öncesi (preiktal), nöbet anı (iktal) ve nöbet sonrası (postiktal), beyin dinamiklerinin teşhis ve erken tanı sistemlerinin gelişimine katkıda bulunabilmek ve iEEG sinyallerinin patolojik durumlarının tespitine dayanak oluşturacak sonuçlara ulaşmak amacıyla, düşük frekanslı skalogramlara, Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) metodu uygulanmıştır. Bu çalışma kapsamında epileptik deneklerden elde edilen iEEG verisi öncelikle dalgacık dönüşümüyle altbantlarına ayrıştırılmış daha sonra bu beş altbanda (delta, teta, alfa, beta ve gama) Shannon entropi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlardan delta altbant entropi değerlerinin diğer altbant entropi değerlerinden daha düşük olduğu görülmüştür. Entropi değerinin düşük olması verinin daha az düzensiz ve kaotik olduğu anlamına gelir. Verinin daha az düzensiz ve kaotik olması, daha iyi öngörülebilirlik anlamını taşır. Bu bağlamda, düşük frekanslı delta altbandının nöbet öncesi, nöbet anı ve nöbet sonrasının skalogram görüntüleri elde edilmiş ve ESA yöntemiyle eğitilmiş ve yapılan testte % 93,33 doğruluk oranı elde edilmiştir.