Artificial neural networks for electroencephalogram classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 692622
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Sinir Ağlarının (YSA) sinir ağlarının sınıflandırılması alanında uygulanması sinyaller, uzman olmayanların bile sonuçları yorumlamasına ve bir teşhise varmasına yardımcı olabilir. makine öğrenimi dünyasında, yapay sinir ağları modellerinden ilham alınarak kullanılmaktadır. biyolojik sinirsel davranış. Birçok girdiye bağlı olabilen işlevleri yaklaşık olarak belirlemek için kullanılırlar. genellikle bilinmeyenler. YSA, birbirine bağlı nöronlardan oluşan bir sistemdir. kendi aralarında mesaj alışverişi. Dernekler, sinirsel hale getirilerek ayarlanmış yüklere sahiptir. ağlar verilen bilgilere göre çok yönlüdür ve öğrenmeye hazırdır. Bir YSA üç şekilde görüntülenir parametreleri: Temelde katmanlar arasındaki ara bağlantı tasarımı olan Mimaridirler. nöronların sayısı, ara bağlantıların yüklerini yenilemek için öğrenme prosedürü ve çalıştırma çalışması Bu, bir nöronun ağırlıklı girdi bilgisini, üretilen bilgi düzenlemesine değiştirir. Günümüzde Optimizasyon, derin makine öğrenimi algoritmalarının en önemli parçasıdır. ile başlar bir tür kayıp fonksiyonu/maliyet fonksiyonu tanımlar ve onu minimize etmekle biter. EEG (elektroensefalografi), beynin elektriksel aktivitelerinin yapılabildiği tekniktir. kaydedildi. Nörobilim ve biyomedikal mühendisliği içeren araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. uyku analizi ve nöbet tespitini içerir.
Özet (Çeviri)
Application of Artificial Neural Networks (ANN) in the field of classification of neural network signals may help even non experts interpret the results and arrive to a diagnosis. in the world of machine learning, artificial neural networks models are used which is inspired from biological neural behavior. They are used to approximate functions that can depend on many inputs which are generally unknown. ANN is a system of interconnected neurons which is capable of exchanging messages among themselves. The associations have loads which are tuned making neural nets versatile to the given information and equipped for learning. An ANN is displayed by three sorts of parameters: They are Architecture which is basically the interconnection design between the layers of neurons, the learning procedure for refreshing loads of the interconnections and the actuation work which changes over a neuron's weighted input information to its produced information enactment. Nowadays Optimization is the most essential part of deep machine learning algorithms. It starts with defining a kind of loss function/cost function and ends with minimizing it. EEG (electroencephalography) is the technique by which the brain's electrical activities can be recorded. It is widely used in research involving neuroscience, and biomedical engineering which includes sleep analysis, and detection of seizure.
Benzer Tezler
- Automatic spike detection using fuzzy C-means clustering
Fuzzy C-means sınıflandırma ile otomatik diken belirleme
ZEYNEP HİLAL İNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
- EEG sinyallerinin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile analizi
Analysis of EEG signals using the wavelet transform and artificial neural network
İNAYET BURCU TOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA MERDAN
- EEG işaretlerinden epilepsi hastalığının teşhisi için yeni yaklaşımlar
Novel approaches for diagnosis of epilepsy disease from EEG signals
UMUT ORHAN
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZER
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM
- Deneysel olarak oluşturulan epileptik diken aktivitesinin sinyal işleme metotları ve yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi ve bulguların otonomik ve davranışsal yanıtlarla füzyonu
Investigation of experimentally induced epileptic spike activity using signal processing methods and artificial neural networks and fusion of findings with autonomic and behavioral responses
DENİZ KARAÇOR
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
PROF. DR. EYÜP SABRİ AKARSU
- Alın bölgesinden alınan elektrookülogram (EOG) işaretleri için ölçüm devresi tasarımı ve sınıflandırılması
The instrumentation circuit design and classification of EOG signals gained from frontal part
BAHADIR CÖMERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN İSTANBULLU