Correlation dimension computation of human electroenceohalogram (EEG)
İnsan elektroensefalogramının (EEG) korelasyon boyutunun hesaplanması
- Tez No: 65167
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Biyomedikal mühendisliği, Elektroensefalografi, Korelasyon, Biomedical engineering, Electroencephalography, Correlation
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İNSAN ELEKTROENSEFALOGRAMENIN KORRELASYON BOYUTUNUN HESAPLANMASI ÖZET Bu tezde, insan elektroensefalogramının (EEG) korrelasyon boyutunun (D2) hesaplanmasında kullanılmak üzere bir yazılım geliştirilmiştir. D2 hesaplanmasında kullanılan ana algoritma Grassberger Procaccia (G-P) teoremine dayanmaktadır. Program hızım, kesinlikten ödün vermeden, arttırmak için karmaşık algoritmalar uygulanmıştır. Söz konusu yazılım Windows 95 işletim sisteminde Delphi 2.0 ortamında geliştirilmiştir. Bu sayede program günümüzün 32 bit ortamlarının doğal bir parçası olarak çalışmakta olup, 32 bit özelliğinin getirdiği güçten tam olarak yararlanmaktadır ve bunun sonucu olarak kullanıcıyla dost bir kullanıcı arabirimi sunmaktadır. Tez çerçevesinde geliştirilmiş bulunan yazılım iki grup işaretin D2 hesaplanmasında kullanılmıştır. 1) D2'u bilinen işaretler -sinüs, Henon haritası, beyaz gürültü. 2) D2'u deneysel olarak hesaplanmak zorunda olan, çeşitli deney koşullarında çeşitli denek gruplarından kaydedilen EEG işaretleri. Söz konusu işaretler ışık sürümlü deneklerin kararlı durum tepkilerini, alfa bandı ağırlıklı işaretleri, sağlıklı bireylerden ve düşük düzey sara vakalarından alman beta bandı ağırlıklı işaretleri içermektedir. Sayısal sonuçlar incelenmiş ve literatürdeki örnekleriyle karşılaştınlmıştır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT In this thesis, a software package, to be used in correlation dimension (D2) computation of human electroencephalograms (EEG), is developed. The main algorithm calculating the D2 is based on the Grassberger Procaccia (G-P) theorem. Rigorous algorithms are developed to speed up the process without a loss in accuracy. The package is developed under Windows 95 in Delphi 2.0 environment, which enables the program to be a natural part of the contemporary 32 bit environments, and provides the user with a user friendly graphical user interface. The software developed is applied to two groups of signals: 1) Signals, whose D2's are known a priori- a sinusoidal, a Henon map, and a segment of white noise. 2) EEG samples recorded (whose D2's have to be calculated from experimental measurements) under various experimental conditions, from various groups of individuals, which comprise steady state responses of flash driven subjects, alpha dominant waves, beta dominant waves, and beta dominant waves from subjects having minor epilepsy. The numerical results obtained are analyzed, and compared with those in the literature.
Benzer Tezler
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Yapı üretiminde toplam kalite yönetimi ve kerpiç yapı üretiminde uygulanması
Başlık çevirisi yok
TUĞŞAD TÜLBENTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE IŞIK
- Empedans tomografisinde sonlu elemanlar yöntemi ile görüntü oluşturulması
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ ATMACA
- EEG'de kaotik boyut
Başlık çevirisi yok
NEZAHAT ÇETİN
Doktora
Türkçe
1994
MatematikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN KOÇAK