Epilepsy disease detection by EEG signal recognition using AI technique and IoTs
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu araştırma, IoT'deki ilerlemelerden, orta düzey sinyal gücünden ve gelişmiş derin öğrenme otokodlayıcılarından yararlanarak epileptik nöbetleri tespit etmek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Temel amaç, sinyal işlevi performansını derin öğrenme otokodlayıcısının gelişmiş özellik çıkarma yetenekleriyle sinerji haline getirmek ve böylece teknolojinin mevcut geleneksel yöntemlerden daha verimli ve hızlı bir şekilde optimum özellikleri belirlemesini sağlamaktır. Bu yeni yöntem, aynı alandaki çeşitli mevcut hesaplama araçlarına karşı karşılaştırmalı analizden geçecektir. Ek olarak, bu alandaki yerleşik çalışmalarla kıyaslanacaktır. Bu çerçevenin etkinliği, onu epilepsi tespiti ve EEG sinyal sınıflandırmasında önde gelen araştırmalar arasında olumlu bir konuma getiren etkileyici %99,00 doğruluğu ile vurgulanmaktadır.
Author
Alı Mohammed Husseın Al Shareefı
Institution
How to Cite
Alı Mohammed Husseın Al Shareefı (Yüksek Lisans Tezi). Epilepsy disease detection by EEG signal recognition using AI technique and IoTs, 2024, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- FoMO'nun marka bağlılığı üzerine etkisi: kozmetik sektörü üzerine bir araştırma(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
