Determination and analysis of characteristics of dysphagia disease from eeg signals
2025
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Bülent Yılmaz
Abstract (TR)
Disfaji, genellikle nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilen ve özellikle yaşlı bireylerde yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen bir yutma bozukluğudur. Bu çalışma, EEG verileri kullanılarak yutma ve yutmayı hayal etme süreçlerinin nörofizyolojik analizini yapmayı ve bu verilerin disfaji rehabilitasyonunda nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Otuz adet sağ elini kullanan birey üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, doğal yutma, indüklenmiş tükürük yutma, indüklenmiş su yutma ve indüklenmiş dil dışarı çıkarma gibi farklı deneysel paradigmalar kullanılmıştır. Verilerin ön işlenmesinde Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), Empirik Mod Ayrıştırma (EMD), bant geçiren filtreleme ve Ortak Uzamsal Desen (CSP) analizi gibi teknikler uygulanmıştır. Bu ön işleme yöntemleri, EEG verilerindeki gürültüyü azaltarak daha doğru bir analiz sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Geleneksel makine öğrenmesi teknikleri ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılan sınıflandırma görevlerinde, dinlenme ve hayal etme evreleri arasındaki farklar belirgin bir şekilde ayrılmıştır. Random Forest, AdaBoost ve Bagging gibi topluluk tabanlı algoritmaların yanı sıra, derin öğrenme yöntemlerinden Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) da uygulanmıştır. Ayrıca, çok ölçekli mekânsal dikkat ağı (MS-SAN) modeli, özellikle delta ve teta frekans bantlarında hareketi hayal etme ile dinlenme durumları arasındaki nörofizyolojik farkları yüksek doğrulukla ayırt etmiştir. Sonuçlar, hareketi hayal etme ve dinlenme evrelerinin EEG verileriyle tespit edilmesinin disfaji tedavisinde ve motor rehabilitasyon uygulamalarında büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) teknolojilerinin, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin disfaji rehabilitasyonundaki potansiyelini vurgulamakta ve bu alandaki araştırmaların klinik uygulamalar açısından önemini ortaya koymaktadır. Anahtar kelimeler: Elektroensefalografi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, BBA, Yutkunma
Author
Dr. Sevgi Gökçe Aslan
Institution
How to Cite
Sevgi Gökçe Aslan (Doktora Tezi). Determination and analysis of characteristics of dysphagia disease from eeg signals, 2025, Abdullah Gül University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Abdullah Gül University
- Proton conductive polymer/metal organic framework composi̇te membranes(2015)
- Next generation sequencing of a novel Loigolactobacillus coryniformis FOL-19 isolated from cheese and comparative genomic analysis with other L. coryniformis strains(2023)
- The effect of longitudinal mass distribution of blades on energy efficiency in wind turbines(2024)
- Generating lost urban fabric: exploring generative adversarial networks as a tool for urban design(2025)
- Sliding mode and PID based tracking control of magnetic levitation plant and hil tests(2016)
- Development of novel nanomaterials for display and catalysis applications(2016)
