Elektrookülogram tabanlı insan-makine arayüz uygulaması

Bu çalışmada, kısmi veya tamamen felçli ve Amyortofik Lateral Sklerosis (ALS) hastaları gibi hareket kısıtlaması olan bireyler için Elektrookülogram (EOG) tabanlı bir İnsan-Makine Arayüz (Human Machine Interface, HMI) uygulaması sunulmuştur. Tasarlanan sistemde yatay ve düşey göz hareketlerinden oluşan EOG sinyalleri göz çevresine yerleştirilen 5 adet AG-AgCl elektrot ile algılanmıştır. Elde edilen sinyaller çeşitli kuvvetlendirme ve filtreleme işlemlerinden geçirilerek analog katın çıkışında anlamlandırabilir EOG işaretleri elde edilmiştir. Analog EOG verilerinin mikrodenetleyici birimi tarafından sayısal olarak işlenmesi neticesinde HMI uygulamalarında kullanılmak üzere kontrol sinyalleri elde edilmiştir. Ön işleme adımından sonra sağ, sol, yukarı ve aşağı yönde göz hareketleri için öz nitelik çıkarımı yapılmıştır. Elde edilen özellikler sınıflandırma adımının performansını doğrudan etkilemektedir. Sınıflandırma için Yapay Sinir Ağları (YSA) k-En Yakın Komşuluk (k-Nearest Neighbour, k-NN) sınıflandırıcısı ve Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine, SVM) kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre, YSA, k-NN ve SVM yöntemlerinin sırasıyla %83, %73 ve %74 ortalama doğrulukla sınıflandırma işlemini gerçekleştirdiği görülmüştür. Simülasyon sonuçları, sunulan EOG tabanlı HMI sistemi ile hareket kısıtlaması olan hastaların sadece göz hareketlerini kullanarak çevreyle başarılı bir şekilde iletişim kurabileceklerini göstermektedir.