İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Mehmet Akın
Özet (TR)
Beyin Bilgisayar Arayüzü(BBA), herhangi fiziksel bir yeteneğe ihtiyaç duymadan insanın niyetinin veya kasıtlı düşüncesinin sınıflandırılmasını esas alınır. BBA çalışmalarında, veriler elektroensefalografi(EEG) yöntemi kullanılarak elde edilirken çevre kaynaklı(şebeke gürültüleri vs.) veya içsel(göz hareketleri, ECG vs.) bazı gürültülere maruz kalır. EEG verilerinin hassas bir şekilde sınıflandırılmasını önemli derecede etkileyebilecek gürültülerden biri de elektrookulografik(EOG) gürültülerdir. Bu çalışmada, Graz Üniversitesi tarafından yapılan BCI-IV yarışmasının 2a veri seti kullanılmıştır. 4 sınıflı veri seti 2 sınıfa indirgenerek sadece sağ ve sol imleç hareketlerinin offline sınıflandırılması amaçlanmıştır. 22 kanaldan alınan EEG verileri ile eş zamanlı, göz çevresine montajı yapılan 3 elektrottan da EOG verileri elde edilmiştir. Kullanılan veri setinde, EOG gürültülerini EEG sinyallerinden arındırmak için geleneksel bant geçiren filtreler ve recursive least square(RLS) adaptif filtresi kullanılmıştır. Motor hareket hayali ile uygun bantlara filtrelenmiş sinyallerden, ortak uzamsal örüntüler(CSP) metodu ile çıkarılan öznitelik vektörleri, lineer diskriminant analizi(LDA), destek vektör makinaları(DVM), naive bayes(NB) ve k-NN sınıflandırma algoritmalarının girişlerine uygulanmıştır. Chebyshev tip 2 ve DVM kombinasyonu %72'lik ortalama doğruluk oranı ile en yüksek sınıflandırma performansını sağlamıştır. Ayrıca RLS adaptif filtresi ile elde edilen sınıflandırma sonuçları bant geçiren filtrelerin sonuçları ile mukayese edilmiştir. RLS algoritması ve LDA kombinasyonu, %64 doğruluk oranı ile geleneksel bant geçiren filtreler ile elde edilen sonuçlardan daha düşük performans göstermiştir. Çalışmanın bulguları, gelecekte yapılacak çalışmalara ışık tutabilecek niteliktedir. Anahtar Kelimeler: Adaptif filtre, Recursive Least Square, Beyin Bilgisayar Arayüzü, Elektrookulogram, Elektroensefolagrafi, Geleneksel Band Geçiren Filtreler, Ortak Uzamsal Örüntüler
Yazar
Dr. Zeynelabidin Sevgili
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Zeynelabidin Sevgili (Yüksek Lisans Tezi). İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları, 2019, Dicle University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Dicle University tezlerinden daha fazlası
- Hidroksi amit türevlerinin dinamik ve bazı amin tuzları ile kompleksleşmesinin 400 MHz 1H-NMR ile incelenmesi(2017)
- 25-65 yaş arası sağlık çalışanı olan ve olmayan kişilerde sağlıklı yaşam biçimi davranışlarının karşılaştırılması(2021)
- 2015-2020 yılları arasında Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi hastanesine başvuran non hodgkin lenfoma tanılı hastaların demografik, klinik özellikleri ve ekstranodal lenfomaların durumu(2021)
- Çoğul gebeliklerin fetal ve maternal sonuçlarının retrospektif olarak analizi(2021)
- Dört farklı adeziv materyalin antibakteriyel etkilerinin farklı zaman periyotlarında karşılaştırılarak değerlendirilmesi(2021)
- Güncel remineralizasyon ajanlarının mine üzerine etkisinin farklı yöntemlerle değerlendirilmesi(2021)
