EEG sinyallerinden gürültünün temizlenmesi için harmoni arama algoritması temelli yöntemlerin geliştirilmesi

Elektro-ensefalogram (EEG) taraması insan beynindeki elektriksel aktivitenin, kişinin kafatasına yerleştirilen çok sayıda elektrod vasıtasıyla ölçümlenmesine dayanan bir tıbbi görüntüleme yöntemidir. Beyinde gerçekleşen işlevler sırasında nöronlar arası meydana gelen elektriksel aktivite beyin sağlığı açısından anlamlı bilgiler edinmeyi sağlar. EEG taraması uygun koşullarda ve uzmanlar tarafından yönlendirilmesiyle gerçekleşse de ölçümlenen sinyaller dış etkenlerden veya ölçümü yapılan kişinin vücudundaki diğer aktivitelerden kaynaklanan gürültülere maruz kalır. Bu gürültülerin temizlenmesi sinyallerin yorumlanması açısından önem taşımaktadır. Harmoni Arama (HS), insan kulağına gelen farklı seslerin bir araya gelerek oluşturduğu uyumun verdiği musiki tatmini matematiksel olarak modelleyerek en uygun çözümü üretmeyi amaçlayan bir yarı-sezgisel algoritmadır. Zaman içerisinde birçok araştırmacı tarafından HS algoritmasının parametrelerinin daha iyi belirlenmesi ve doğaçlama işleyişinin değiştirilmesi amacı ile çok sayıda HS varyantı literatüre sunulmuştur. Bu tez kapsamında, HS varyantlarının bir büyük veri optimizasyon problemi olan EEG sinyallerinin gürültülerden temizlenmesi ve yaygın kıyaslama fonksiyonları üzerindeki başarımları ele alınmıştır. Mevcut HS varyantlarının yanı sıra Trigonometrik Harmoni Arama (TRI-HS) adı verilen yeni bir varyant geliştirilmiş ve belirlenen problemler üzerinde diğer varyantlar ile performans değerlendirmesi yapılmıştır.