EEG sinyallerinin sınıflandırılarak beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı bir sistem otomasyonunun gerçekleştirilmesi

Bu tez çalışmasında, kas ve sinir sistemlerini kullanamayan felçli hastaların, tekerlekli sandalye gibi herhangi bir sistemi kontrol etmesini sağlayan bir Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) tasarlanmıştır. BBA sistemlerinde, felçli bireyin beyin aktivitesi yorumlanarak bireyin bilgisayar, elektronik cihazlar veya otomasyon sistemi gibi dış ortam cihazları ile iletişim kurması sağlanmaktadır. BBA teknolojisinde, pratik olması ve acı vermemesi nedeniyle beynin elektriksel aktivitesini ölçmek için genellikle Elektroansefalogram (EEG) adı verilen beyin dalgaları kullanılır. Bu tez çalışmasında, Emotiv EEG başlık kiti kullanılarak kullanıcılardan EEG verisi elde edilmiştir. BBA sistemlerinde dış ortamdaki cihazların kontrolünü sağlayacak olan çıkış komutları, ölçülen EEG sinyallerine önişleme, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma işlemleri uygulanarak elde edilir. Ayrıca kullandıkları EEG sinyallerine göre BBA sistemlerinin tasarımı da farklılık gösterebilir. Bu yöntemler; görsel olarak tetiklenen potansiyeller, yavaş kortikal potansiyeller, P300 tabanlı BBA sistemleri ve μ ve β ritimleri olarak sıralanabilir. Bu tez çalışmasında, öncelikle BBA tasarım yöntemleri incelenmiş ve P300 potansiyelleri ve kararlı durum görsel uyarılmış potansiyeller (SSVEP) tabanlı olmak üzere iki farklı BBA tasarlanmıştır. Tasarlanan her iki sistemle de küçük bir doğru akım motorunun hız ve yön kontrolü (sola dönüş, sağa dönüş, hızlan, yavaşla ve dur gibi) gerçekleştirilmiş ve böylece tasarlanan BBA sistemlerinin sistem otomasyonundaki başarısı değerlendirilmiştir. İki farklı kullanıcıya takılan başlık kitinden elde edilen EEG sinyalleri ile yapılan DC motorun yön ve hız kontrolünde, çevrim dışı çalışmada %100 doğruluk, çevrim içi çalışmada ise %60-90 arasında bir doğruluk elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA), EEG Sinyalleri, Sınıflandırma, Görsel Uyaran, P300, SSVEP.