Farklı uyaran türlerinin EEG sinyalleri üzerinden analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MÜGE DOLU

Danışman: Şerife Gengeç Benli

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Görev tabanlı çalışmalar, beyindeki bilişsel iş yükü seviyesinin ve çoklu durumların ayırt edilebilmesinde EEG sinyallerinin matematiksel verilerle ifadesini sağlayarak önemli bir araştırma alanı sağlar. EEG sinyalleri, insan vücudunun fizyolojik ve psikolojik durumunu kapsamlı bir şekilde yansıtırken EEG sinyallerindeki değişikliklerden bilişsel durumlar ve zihinsel iş yükü seviyeleri ayırt edilebilir. Bu çalışmada 3 oturuma ait görev tabanlı (MATB, PVT, Flanker, N-Back) çalışmaları içeren, 63 kanallı ve 29 katılımcıdan oluşan bir açık erişimli EEG veri seti kullanılarak çoklu durum analizi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sinyaller, Butterworth filtre ile gürültüden arındırıldıktan sonra ayrık dalgacık dönüşümünden ve yalnızca filtrelenmiş sinyallerden 2 farklı grup olacak şekilde özellik çıkarımına gidilmiştir. Yapay sinir ağları, Naive Bayes algoritması, k-en yakın komşu yöntemi ve rastgele orman algoritmalarıyla yapılan sınıflandırma çalışmaları ile bilişsel durumların matematiksel olarak ifadesi ve EEG sinyalleri üzerinden çoklu durumların ayırt edilmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. En yüksek başarım oranlarının elde edildiği algoritma yapay sinir ağları algoritması olarak belirlenmiştir.