Geri Dön

Computer assisted EEG analysis = Dedection of epilepti form events by pattern recognition

Bilgisyar destekli EEG analizi = Epileptik dalgaların şekil algılama yöntemi ile saptanması

  1. Tez No: 35808
  2. Yazar: METEHAN MAKİNACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli analiz, Elektroensefalografi, Programlama dilleri, Veri analizi, Computer aided analysis, Electroencephalography, Programming languages, Data analysis
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET BİLGİSAYAR DESTEKLİ EEG ANALİZİ : EPİLEPTİK DALGALARIN ŞEKİL ALGILAMA YÖNTEMİ İLE SAPTANMASI Bu tezde, elektroensefalogram (EEG) verilerini analiz atmek için Turbo C++ dilinde bir program geliştirilmiş ve IBM uyumlu, 486 tabanlı bir bilgisayarda kullanılmıştır. EEG verileri, Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi Fizyoloji Ana Bilim Dalı'nda, sistemik magnezyum sülfatın penisilin nöbet modeline etkisini araştımak için yapılan bir deney sırasında kayıt edilmiştir. EEG analizi için şekil algılama yöntemi kullanılmıştır. EEG sinyali, dalga şekillerinin karakteristiklerini gösteren bilgileri elde etmek için işlenmiştir. Bu işlemde, sinyal ekranda grafiksel olarak gösterilmiştir. Bir pencere yardımı ile istenen şekiller seçilmiş ve sayısal gürültü yok edilmiştir. Daha sonra, seçilen dalganın birinci ve ikinci türevi hesaplanmıştır. Sonraki aşamada işlenen sinyalin tepe genliği, birinci türevinin tepe genliği, dalga süresi gibi karakteristik bilgiler program yardımı ile elde edilmiş ve analiz edilmek üzere kayıt edilmiştir. Dalga şeklinin özelliklerini veren bilgi parametrelerinin hesaplanması için EEG sinyalinin, birinci ve ikinci türevinin standard sapma değerleri hesaplanmıştır. Dalga şekillerini, epileptik ve epileptik-olmayan adlı iki gruba ayırmak için iki bilgi parametresi seçilmiştir. Bu parametrelerin eşik değerleri, epileptik dalgaları ayıracak şekilde, istatistiksel sonuçlar kullanılarak belirlenmiştir. Bu eşik değerlerini kullanarak, dalgaları ayırmak için daha önce kullanılan program geliştirilmiştir. Sistemin başarısını görmek için, deneyi gerçekleştiren fizyolojistlerden birinin değerlendirmesi ile bu çalışmada elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, test verisinde bulunan epileptik dalgaların %85'ini program saptamıştır.

Özet (Çeviri)

THESIS ABSTRACT COMPUTER ASSISTED EEG ANALYSIS : DETECTION OF EPILEPTIFORM EVENTS BY PATTERN RECOGNITION Master of Science, January 1994 (B. Sc, Dokuz Eylül University, 1991) 44 Typed Pages Supervised by Prof. Dr. Kemal ÖZMEHMET In this thesis, a computer program was developed in Turbo C++ and implemented with an IBM compatible 80486 based computer, to analyze the electroencephalogram (EEG). The EEG data was recorded during an experimental study for modeling the effects of penicillin and magnesium sulfate to the rat's brain. Pattern recognition method was used to analyze the EEG. Fist of all, EEG was preprocessed to extract the feature characteristic of the wave forms. This was done by graphically displaying the wave forms on the screen and selecting them by pressing the related keys. Then the noise was filtered. Afterwards, the first and second derivatives of the selected wave form were calculated. Then the features were extracted from the signal and from its first and second derivative datum. These feature sets were saved and analyzed to create the base feature set. Standard deviation values of the EEG and its fist and second derivatives were calculated for the calculation of the feature parameters. mTwo feature parameters were selected to cluster the waves into epileptiform and non-epileptiform groups. The threshold values of these parameters were determined by analyzing the results of the statistical calculations. Using these threshold values, the program was developed to cluster the wave forms. To evaluate the system's performance, a comparison was made between the results and the visual evaluation of a physiologist who performed the experiment. As a result %85 of the SSWs in the test data were recognized by the program. IV

Benzer Tezler

  1. Computer assisted stability analysis of missiles

    Başlık çevirisi yok

    YÜKSEL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Uçak MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. İ. SİNAN AKMANDOR

  2. Normal ve fakoemülsifikasyon uygulanmış gözlerde bilgisayarlı videokeratografik analiz

    Computer-assisted videokeratographic analysis of normal and phacoemulsification applied eyes

    ABDULLAH GÜLEÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Göz HastalıklarıÇukurova Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. T. REHA ERSÖZ

  3. Fizik-eğitim-öğretimine bilgisayar destekli yaklaşım

    Computer-assisted approach to physics education

    NEDİM ALEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fen Bilgisi Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ RIZA AKDENİZ

  4. Computer assisted lay-out design of concrete gravity dams

    Beton ağırlık barajların bilgisayar destekli kesit tasarımı

    H. GÖKTUĞ SEÇKİNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. MELİH YANMAZ

  5. Bilgisayar destekli malzeme yönetimi sistemi ve uygulamaları

    Computer assisted materials management system and applications

    SELÇUK ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. YAŞAR BAKİ CENGİZ