Beyin-bilgisayar arayüzü ile P300 tabanlı karar sistemi geliştirilmesi

Beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) sistemleri kullanıcıların ortamlarıyla sadece beyinsel aktiviteleri sayesinde haberleşmelerini sağlar. Beyin ile bilgisayar arasında bağlantı kurabilmek için önce beyin aktiviteleri ölçülür ve daha sonra bu işaretler işlenerek ve çeşitli algoritmalar kullanılarak analiz edilir ve sınıflandırılır. BBA uygulamalarında yaygın olarak kullanılan ve P300 olarak adlandırılan beyin dalgası uyarıya karşı bir tepki olarak oluşur ve genel olarak beynin parietal lobunda ölçülebilir. P300 işaretinin varlığı, genlik ve zaman bilgileri karar verme işlemlerinde bilişsel fonksiyon ölçütleri olarak kullanılır. Bu tezde, P300 uyarılmış potansiyele dayalı bir BBA sistemi tasarlanmıştır. Yapay Arı Kolonisi algoritması (YAK) kullanılarak Çok Katmanlı Ağ (ÇKA) yapısındaki ağırlıkları optimize eden bir hibrid yapı önerilmiştir. Bu hibrid yapı, literatürde P300 işaretinin sınıflandırılmasında sıklıkla kullanılan Destek Vektör Makineleri (DVM), K-en Yakın Komşuluk (K-eYK) ve Doğrusal Ayrıştırma Çözümlemesi (DAÇ) gibi diğer sınıflandırma metodları ile karşılaştırıldığında daha yüksek bir sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğu görülmüştür.