ECoG tabanlı parmak hareketlerinin KNN ve DVM yöntemleri ile sınıflandırılması

Bu tez kapsamında, ECoG kayıtları kullanılarak parmak hareketlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. ECoG verilerinin sınıflandırılma sürecinde, iki yaklaşım izlenmiştir. Birinci yaklaşımda, öznitelik olarak AR katsayıları kullanılarak k-NN ve DVM sınıflandırıcıları ile kümelerin sınıflandırma başarım oranları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, genel olarak az sayıda katsayı ile maksimum başarımın elde edildiği görülmüştür. Sınıflandırıcı açısından bakıldığında, DVM?in k-NN sınıflandırıcısına göre daha iyi bir performans sergilediği görülmüştür. ECoG verilerinin sınıflandırılmasında izlenen ikinci yaklaşımda, öznitelik olarak dalgacık katsayıları kullanılmıştır. Birinci aşamada DVM sınıflandırıcısının k-NN sınıflandırıcısına göre daha iyi bir performans sergilemiş olmasından ötürü, ikinci aşamada sınıflandırıcı olarak sadece DVM kullanılmıştır. Etkin kanalların belirlenmesi ile sınıflandırma başarım oranlarının yükseldiği görülmüştür. Farklı paradigmalar ile elde edilen EEG/ECoG işaretleri değerlendirilerek, beynin dinamiği anlaşılmaya çalışılmaktadır. Bu çalışmada kullanılan ECoG işaretleri aynı amaç için kullanılmıştır. Uygulanılan yöntemin başarıyla uygulanabilirliliği görülmüştür.