Age and gender classification in EEG signals using deep learning
2023
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Galip Cansever
Özet (TR)
Bu alandaki en son gelişmeler, çok çeşitli BCI tabanlı uygulamaların oluşturulmasını mümkün kıldı ve bu da bu tür uygulamaların sayısında bir patlamaya yol açtı. Bu çalışmada, bir kişinin elektroensefalogramının (EEG) analizine dayanarak yaşını ve cinsiyetini tahmin etmeyi gerektiren yeni bir BCI uygulaması öneriyoruz. Hem erkek hem de kadın altmış farklı bireyin beyin dalgası aktivitesi, gözleri kapalı, huzur içinde uyurken, standart EEG kayıt cihazı olarak kabul edilen ekipman kullanılarak kaydedildi. Bu analizin gerçekleştirilebilmesi için derin bir CNN ağı yardımıyla hibrit bir öğrenme mimarisi inşa edilmiştir.
Yazar
Dr. Khalıd Tawfıq Abdulalbaqı Al-dıwan
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Khalıd Tawfıq Abdulalbaqı Al-dıwan (Yüksek Lisans Tezi). Age and gender classification in EEG signals using deep learning, 2023, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
