Automatic spike detection using fuzzy C-means clustering
Fuzzy C-means sınıflandırma ile otomatik diken belirleme
- Tez No: 169116
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EEG, Otomatik diken belirlenmesi, Fuzzy c-means sınıflandırma, Perceptron, EEG, Automatic spike detection, Fuzzy c-means clustering, Perceptron IV
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
FUZZY C-MEANS SINIFLANDIRMA İLE OTOMATİK DİKEN BELİRLEME ÖZET Bu tezde, yapay sinir ağlan ve fuzzy c-means sınıflandırma yöntemi ile elektroensefalogram (EEG) kayıtlarından epilepsi hastalığının tanısında kullanılan belirli dalga şekillerinin otomatik olarak belirlenmesi için bir teknik tamtılmaktadır. Kayıtlardaki epileptik şekle sahip sinyallerin zaman alanındaki belirli özellikleri çıkarılmış ve sisteme giriş olarak kullanılmıştır. Sinyallerin işlenmesi sürecinde kayıtlar önce perceptron olarak adlandırılan basit bir yapay sinir ağı sistemi ile smıflandırmaya tabi tutulmuştur. Bu ilk sınıflandırma, sistemdeki veri yükünü azaltmakta ve belirgin olarak epileptik olan ve belirgin olarak epileptik olmayan dalgaları ayıklayarak epileptik olup olmadığı belirsiz üçüncü bir grup oluşturmaktadır. İşte bu üçüncü grup dalgalar fuzzy c-means sınıflandırma yöntemi ile epileptik veya epileptik olmayan şeklinde ayrılmak üzere işlenirler. Alternatif yöntemlerin araştırılması amacıyla sisteme sinyallerden çıkarılan özelliklerin yanı sıra işlenmemiş sinyaller de girilerek performans ölçülmüştür. Ayrıca veriler ilk sınıflandırmaya tabi tutulmadan fuzzy c-means algoritması ile sınıflandırılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın sonuçlan sistemin hassaslığı, belirleyiciliği, seçiciliği ve ortalama epileptik dalga yakalama derecesi ölçülerek hesaplanmıştır. Bu ölçütler sistemin doğru ya da yanlış yakalama oranını belirler. Aynca sonuçlar daha önce araştırmacılar tarafından kullanılan çeşitli tekniklerin sonuçlan ile de karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
AUTOMATIC SPIKE DETECTION USING FUZZY C-MEANS CLUSTERING ABSTRACT This thesis introduces a technique based on artificial neural networks (ANN) and fuzzy c-means clustering (FCM) method for detection of specific wave shapes in electroencephalogram (EEG) records which are used for diagnosis of epilepsy. Specific time domain features are extracted from each individual epileptiform wave in the records, and these features are fed as input to the detection process. A simple artificial neural network (ANN) model known as perceptron is used during the data pre-processing stage for a pre-classification. This pre-classification stage reduces data and eliminates definite spikes and definite non-spikes. The third group which consists of non-definite spikes and non-definite non-spikes are then processed by a fuzzy c-means classifier. In the search for alternative methods, both raw and processed data are applied as input to the system. Also pre-classification stage removed to observe Fuzzy c-means classification performance and all results are compared to find out the performance of each approach. The results of this study are evaluated by the sensitivity, specifity, selectivity and average detection rate criteria of the system which reveals the true-false detection rate of the process. Also the results are compared with other techniques priority used by many researchers.
Benzer Tezler
- Bilgisayar destekli kalite kontrol sistemleri
Computer aided quality control systems
ÖZGEN TURASI
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MURAT DİNÇMEN
- Homomorfik filtreleme ile EKG analizi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN HIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Kaynak dikişlerinin En 25817 ve Ts 7830'a göre bilgisayar programı ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AHMET SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN ANIK
- Geometrik olmayan nesnelerin gri değerler yardımıyla belirlenmesi
Automatic determination of non-geometric items using grayvalues
TİMUR MURAT ÇELİKOYAN
- Sigara izmariti zifiri ve ısıl işlem görmüş çeşitli yiyeceklerdeki bazı polisiklik aromatik hidrokarbonların spektroskopik ve kromatografik yöntemlerle analizi
Analysis of polycyclic aromatic hydrocarbons in cigarette filter tar and various thermal processed foods by spectroscopic and chromatographic techniques
FİLİZ KABADAYI