Motor hareket hayali görevlerine ait EEG sinyallerinin 2-B öznitelikler ve yarı olasılıksal dağılım modelleri ile sınıflandırılması
Classification of EEG-based motor imagery tasks using 2-D features and quasi-probabilistic distribution models
- Tez No: 670818
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Elektroensefalografi, Electroencephalography
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Beyin makine arayüzlerinin (BMA) geliştirilmesinde sıklıkla başvurulan motor hareket hayalinde (MHH) herhangi bir eylem motor sistem kullanılmadan beyinde simule edilerek yapılır. Tez çalışmasında, MHH görevlerinin sınıflandırılması için bazı örüntü tanıma teknikleri önerilmiştir. Bu amaçla ilk olarak, EEG sinyallerindeki geçiş noktalarına ait 2-B öznitelikler özelleşmiş bir uzayda çıkarılmıştır. Ardından, 2-B yarı olasılıksal dağılım modelleriyle (YODM) öğrenme modelleri oluşturulmuş ve olasılıksal üyeliklerle sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. İlerleyen süreçte veri domaininden faydalanarak YODM temelli alt-sınıflandırıcılar oluşturulmuş ve oylama yaklaşımlarında kombinasyonları da kullanan bazı sınıflandırıcılar önerilmiştir. Dahası sinyal öznitelikleri 2-B modelleme görüntülerine dönüştürülmüş ve EEG sinyalleri transfer öğrenmeyle evrişimli sinir ağlarına uygulanmıştır. Tüm bunlara ek olarak, mobil telefonlarda sık kullanılan el hareketlerine ait MHH'ler ile MHH-BMTA adında yeni bir veri seti oluşturulmuş ve problem domainine beyin-mobil telefon arayüzleri de eklenmiştir. Yöntemlerin performansları MHH-BMTA ve BCI Competition yarışmalarında sunulan birçok veri setinde sınanmıştır.
Özet (Çeviri)
Motor imagery (MI) is one of the most frequently used ways of designing brain-computer interfaces (BCIs). In this method, motor actions are performed by stimulating the brain without using the neuromuscular system. In this dissertation, new pattern recognition techniques are presented for the classification of MI tasks. For this purpose, firstly, transition points on the signals are detected and 2-D features are extracted in a specialized feature space. After that, learning models are constructed using 2-D quasi-probabilistic distribution models (QPDM) and classification is carried out with probabilistic memberships. In the following, QPDM-based sub-classifiers are designed using data domain and some classifiers that also adopt the combinations in voting methods are proposed. Moreover, 2-D features are transformed into 2-D modelling images, and in this way, EEG signals are given as input to convolutional neural networks with the assistance of transfer learning. In addition to all these studies, a new data set, abbreviated as MI-BMPI, is introduced that contains MIs of most frequently used hand movements on mobile phones, and thus brain-mobile phone interfaces are added to the problem domain. The performances of proposed methods are tested on MI-BMPI and several BCI Competition data sets.
Benzer Tezler
- Classification of ten different motor imagery eeg signals by using deep neural networks
On farklı motor hareket hayaline ait eeg işaretlerinin derin sinir ağları ile sınıflandırılması
NURİ KORHAN
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Classification methods for motor imagery based brain computer interfaces
Motor hareket hayali tabanlı beyin bilgisayar arayüzleri için sınıflandırma metotları
AYHAN YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Modelling, control and implementation of an unmanned vertical take-off and landing aircraft
Dikey iniş kalkış yapabilen bir insansız hava aracının modellenmesi, kontrolü ve gerçeklenmesi
FARABİ AHMED TARHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Dikey iniş kalkış yapabilen sabit kanatlı insansız hava aracı tasarım, üretimi ve uçuş testleri
Design, manufacturing and flight tests of a fixed-wing vertical take-off and landing unmanned air vehicle
UĞUR ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2015
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Learning how to select an action: From bifurcation theory to the brain inspired computational model
Nasıl eylem seçileceğini öğrenme: Dallanma teorisinden beyin esinlenmeli hesaplamalı modele
BERAT DENİZDURDURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR