Robot destekli rehabilitasyon sistemi rehabroby için EEG ve fizyolojik veriler kullanılarak duygu tanıma

Robot yardımlı rehabilitasyon sistemleri, hastaların performansını izlemek ve rehabilitasyon görev yoğunluğunu ve zorluk seviyesini her seansta hastaların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlamak için geliştirilmiştir. Robotik rehabilitasyon sistemleri, hastaların duygusal durumlarını tanıyabilir ve robot destekli rehabilitasyon sistemleri ile görev performansı sırasında bu hastaların katılımını arttırmak için bu duyguları göz önünde bulundurarak görev zorluk derecesini değiştirebilirlerse daha başarılı olabilirler. Bu tezde, RehabRoby adlı robot destekli rehabilitasyon sistemi için elektroensefalografi (EEG) ve kan hacmi (BVP), cilt sıcaklığı (ST) ve cilt iletkenliği (SC) fizyolojik sinyalleri kullanarak bir duygu tanıma modeli geliştirildi. Duygular olumlu (hoş), olumsuz (hoş olmayan) veya nötr olmak üzere üç kategoride değerlendirildi. Kayıtlı EEG ve fizyolojik sinyallerden hoş, hoş olmayan ve nötr duyguları sınıflandırmak için Gradyan Arttırma Makineleri (GBM) ve Konvolusyonal Sinir Ağları (CNN) kullanıldı. Deneklerden, IAPS veritabanından hoş, hoş olmayan ve nötr görüntülere bakmaları istendi. Deneyler sırasında EEG ve fizyolojik sinyaller toplandı. Sadece bir veri (EEG, BVP, SC ve ST) veya hem EEG hem de fizyolojik sinyallerden gelen verilerin kombinasyonu kullanıldığında, GBM ve CNN yöntemleri için sınıflandırma doğrulukları karşılaştırılmıştır.