Çeşitli aktiviteler sırasında kaydedilmiş EEG ve EMG işaretlerinin sınıflandırılması
Classification of recorded EEG and EMG signals during various activities
- Tez No: 686988
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında 11 gündelik aktivitenin yapıldığı esnada eşzamanlı olarak kaydedilmiş EEG ve EMG veri setinin sınıflandırılması hedeflenmektedir. 20 kişiye ait ölçümlerin bulunduğu bu veri seti 1 kanal EEG ile 1 kanal EMG verisinden oluşmaktadır. EEG verilerinin alt bileşenlerini elde etmek için ayrık dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Sonraki aşamada EEG, EMG ve alt bileşenlere ait öznitelikler çıkarılmıştır. Çalışmada kullanılan öznitelikler ortalama mutlak değer, Hjorth değişkenlik parametresi, basıklık, Hurst fraktal indisi ve sıfır geçişleridir. Sınıflandırma aşamasında literatürde yaygın olarak kullanılan; K-En Yakın Komşular, J48, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları ve Naif Bayes yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma EEG ve EMG verileri ile bu iki veri tipinin birleştirilmesiyle elde edilen veri kümesi üzerinden gerçekleştirilmiştir. En yüksek doğruluk %94.7 ile K-EYK yönteminden, EEG ve EMG öznitelikleri kullanılarak elde edilmiştir. Sınıflandırma performansını iyileştirmek ve gürültü oranını azaltmak amacıyla Temel Bileşen Analizi kullanılmıştır. Böylelikle DVM yönteminden elde edilen başarı %91.3 seviyesine çıkmıştır. Diğer çalışmalara kıyasla, sadece iki kanal elektrot ile kaydedilmiş çok sınıflı bir veri kümesinin yüksek doğrulukla sınıflandırılması ve EEG ve EMG sinyalleri için aynı özniteliklerin kullanılması bu çalışmanın farkını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to classify the EEG and EMG dataset recorded simultaneously during 11 daily activities. This dataset, which includes measurements of 20 people, consists of one channel EEG data and one channel EMG data. Discrete wavelet transform was used to obtain the subcomponents of the EEG signals. In the next step, features of EEG, EMG, and sub-components of EEG signals were extracted. The features used in the study are mean absolute value, Hjorth mobility parameter, kurtosis, Hurst fractal index, and zero crossings. K-Nearest Neighbors (KNN), J48, Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), and Naive Bayes classifiers, which are widely used in the literature, were used in the classification step. EEG and EMG dataset and the dataset was obtained by combining these two data types were used for the classification. The highest accuracy with 94.7% was obtained using the KNN method from the dataset using EEG and EMG features. In addition, Principal Component Analysis was used to improve classification performance and reduce the noise ratio. Thanks to this method, the success obtained from the SVM method increased to 91.3%. Compared to other studies, the high accuracy classification of a multi-class dataset recorded with only two-channel electrodes and using the same features for EEG and EMG signals show the difference of this study.
Benzer Tezler
- The effect of music on EEG in children with epilepsy
Epilepsili çocuklarda müzik dinletisinin EEG üzerine etkisi
MÜCAHİT TAŞER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıNecmettin Erbakan ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SAMİ GÜVEN
- Çocukluk çağı gelişimsel ve epileptik ensefalopatilerin değerlendirilmesi
Evaluation of developmental and epileptic encephalopathies in children
BURCU YAMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. EDİBE PEMPEGÜL YILDIZ
- Karbonhidrat ağızda çalkalama yönteminin futbolda dar alan oyununda psikofizyolojik cevaplara ve oyun performansına etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of carbohydrate mouth rinse method on psychophysiological responses and game performance in soccer small-sided game
ERDİNÇ GÖRGÜLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
PsikolojiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SOYLU
- Matematik öğretiminde enstrümanlı aktivitelerin enstrümantal orkestrasyon teorisi çerçevesinde incelenmesi
Analysis of instrumented activities in mathematics teaching within the framework of instrumental orchestration theory
SEYFETTİN ALAN
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE AKKOÇ
- İnflamatuar barsak hastalığında CRP+1059 G/C gen polimorfizminin etkisi
C reactive protein +1059 G/C gene polymorphisms in inflammatory bowel disease
FATMA DÜŞÜNÜR GÜNSEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Tıbbi BiyolojiEge Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN ORUÇ