Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MERVE KOÇYİĞİT
Danışman: Ayşegül Güven
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA), beyin aktivitesini anlamaya ve yorumlamaya dayalı bir teknolojidir. Böylelikle BBA; Elektroensefalografi (EEG), Pozitron Emisyon Tomogrofisi, Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme, Manyetoensefalografi ve Yakın Kızıl Ötesi Spektroskopi (NIRS) gibi çeşitli yöntemler ile beyinden alınan sinyalleri dışarıdaki harici cihazları veya konuğun uzuvlarını kontrol edebilecek komutlara dönüştürebilmektedir. Bu yöntemler arasında taşınması kolay ve yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olmasından dolayı EEG yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunun yanında NIRS yönteminin taşınabilir, düşük maliyetli ve yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olması BBA sistemlerinde son zamanlarda kullanımını artırmıştır. Bu çalışmada açık olarak kullanıma sunulmuş olan NIRS ve EEG veri kümesine ait hayali motor aktivite (MA) el açma-kapama ve zihinsel aritmetik (ZA) tabanlı fizyolojik sinyaller ile çalışılmıştır. Bu fizyolojik sinyaller 29 gönüllü kişiden kaydedilen hazır veri setidir. NIRS ve EEG veri kümesinin her biri için ZA ve MA tabanlı fizyolojik sinyaller Ayrık Dalgacık Dönüşümü ile önişlemden geçirilmiştir. Önişlemden geçirilen sinyalden varyans, entropi, ortalama enerji, basıklık, çarpıklık ve standart sapma tabanlı özniteliklere ulaşılmıştır. Bu özniteliklere çeşitli sınıflandırma yöntemleri uygulanarak BBA daki sınıflandırma yüzdesi başarımı artırılmaya çalışılmıştır.