A Virtual home for Brain-Computer Interfaces (BCIs) Training
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BBA) Eğitimi için Sanal Bir Ev
- Tez No: 954417
- Danışmanlar: PROF. DR. FRANCİSCO SEPULVEDA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Beyin-bilgisayar arayüzü, Brain-computer interface
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Essex
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
The brain-computer interface is a technology that provides direct human-machine communication. It is not necessary for the individual to be able to move or even use motor and muscle skills for this communication. BCI work has recently begun to be used for entertainment and accessibility in daily life. Various multimedia devices can now be controlled with brain signals.In this study, brain signals are received through non-invasive methods and the received signals are cleansed from any noise. After certain extraction and classification operations using various methods, signals from the brain are converted into meaningful command sets. Virtual Home Brain-Computer Interfaces (BCIs) Training is a generic example of BCI application. This application aims to control accessibility in home systems by an EEG based BCI interfacing method. In this study, various aspects of BCI including BCI devices, machine learning, and data processing methods as well as a myriad of BCI applications are investigated. The Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEP) were selected as the paradigm as the study is based on SSVEP. Butterworth filter method was used for signal processing and Common Spatial Pattern (CSP) and Fast Fourier Transform (FFT) methods were used for feature extraction. Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM) and Multi-Layer Perceptron (MLP) were used as the classification algorithm and LDA was determined as the final classification algorithm according to the accuracy rates. After the EEG data is processed and classified, it is sent to the graphical interface. Through the graphical interface, the system can manage devices located in the home environment and can be found in call requests that will facilitate the daily experience of the user. In this process, over 75% success has been achieved. the solution to the problems of data collection and online system creation after the system design is introduced. It was observed during the study that the SSVEP-based BCI can ameliorate the lives of people with motor or muscle problems. The application of this can also be utilized for entertainment, security, and control purposes.
Özet (Çeviri)
Beyin-bilgisayar arayüzü, doğrudan insan-makine iletişimini sağlayan bir teknolojidir. Bu iletişim için bireyin hareket edebilmesi hatta motor ve kas becerilerini kullanabilmesi gerekli değildir. BBA çalışmaları son zamanlarda günlük hayatta eğlence ve erişilebilirlik için kullanılmaya başlanmıştır. Çeşitli multimedya cihazları artık beyin sinyalleri ile kontrol edilebilmektedir. Bu çalışmada, beyin sinyalleri non-invaziv yöntemlerle alınmakta ve alınan sinyaller gürültüden arındırılmaktadır. Çeşitli yöntemler kullanılarak yapılan belirli çıkarma ve sınıflandırma işlemlerinden sonra, beyinden gelen sinyaller anlamlı komut setlerine dönüştürülür. Sanal Ev Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BBA) Eğitimi, BBA uygulamasının genel bir örneğidir. Bu uygulama, EEG tabanlı bir BBA yöntemi ile ev sistemlerinde erişilebilirliği kontrol etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, BBA cihazları, makine öğrenimi ve veri işleme yöntemleri de dahil olmak üzere BBA'nın çeşitli yönleri ve çok sayıda BBA uygulaması incelenmiştir. Çalışmanın DHGUP'ya dayanması nedeniyle Durağan Hal Görsel Uyarılmış Potansiyel (DHGUP) paradigma olarak seçilmiştir. Sinyal işleme için Butterworth filtre yöntemi, öznitelik çıkarımı için Ortak Uzamsal Öüntüler (OUÖ) ve Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD) yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritması olarak Doğrusal Diskriminant Analizi (DDA), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) kullanılmış ve doğruluk oranlarına göre son sınıflandırma algoritması olarak DDA belirlenmiştir. EEG verileri işlendikten ve sınıflandırıldıktan sonra grafiksel arayüze gönderilir. Sistem, grafik arayüz sayesinde ev ortamında bulunan cihazları yönetebilir ve kullanıcının günlük deneyimini kolaylaştıracak çağrı taleplerinde bulunabilir. Bu süreçte %75'in üzerinde başarı elde edilmiştir. Sistem tasarımı ortaya konulduktan sonra veri toplama ve çevrimiçi sistem oluşturma sorunlarının çözümü ortaya konulmuştur. Çalışma sırasında DHGUP tabanlı BBA'nın motor veya kas problemleri olan kişilerin yaşamlarını iyileştirebildiği gözlemlendi. Bu uygulama eğlence, güvenlik ve kontrol amaçları için de kullanılabilir.
Benzer Tezler
- Design, implementation and BCI-based control of a series elastic mobile robot for home-based physical rehabilitation
Evde kullanılabilen seri elastik mobil rehabilitasyon robotunun tasarımı, uygulaması ve beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı kontrolü
MİNE SARAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Nörolojik rehabilitasyon için kinect sensörlü ölçüm ve egzersiz sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and implementation of measurement and exercise system with kinect sensor for neurological rehabilitation
İSMAİL SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UĞUR FİDAN
- A home-based support envıronment for cerebral palsy treatment
Serebral palsi̇ tedavi̇si̇ i̇çi̇n evde kurulacak düşük mali̇yetli̇ destek ortamı
CEYLAN DALGIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAtılım ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NERGİZ ÇAĞILTAY
- The effect of lighting levels on lighting preferences for older adults using a non-immersive virtual environment of their residences
Sürükleyici olmayan sanal konut ortamındaki aydınlatma seviyelerinin yaşlı yetişkinlerin aydınlatma tercihlerine etkisi
ECE ESİN ILGAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İç Mimari ve Dekorasyonİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMİHA YILMAZER
- Gerçek ötesi ortamda olağandışı mekan yaratımı; Vırtual home yarışması üzerinden içerik analizine dayalı bir inceleme
Extraordinary space creation in a beyond-reality environment; A content analysis based on“Virtual home”competition
GÖKÇE BAHAR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İç Mimari ve Dekorasyonİstanbul Kültür Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. ARMAĞAN SEÇİL MELİKOĞLU EKE