Elektroensefalografide (EEG) derin sinir ağlarının uygulanması
Application of deep neural networks in electroencephalography (EEG)
- Tez No: 958602
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AYKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektroensefalografi, Veri artırma teknikleri, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Electroencephalography, Data augmentation techniques, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, elektroensefalografide (EEG) derin sinir ağlarının (DNN) uygulanmasını araştırarak, EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme tekniklerinin etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. BCI Competition III veri seti kullanılarak geliştirilen evrişimli sinir ağı (CNN) modelleri, motor imgeleme (MI) sınıflandırmasında test edilmiş ve geleneksel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilemiştir. Araştırma, EEG tabanlı Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedefler.
Özet (Çeviri)
This study aims to evaluate the effectiveness of deep learning techniques in the classification of EEG signals by investigating the application of deep neural networks (DNN) in electroencephalography (EEG). Convolutional neural network (CNN) models developed using the BCI Competition III dataset were tested in motor imagery (MI) classification and showed superior performance compared to traditional methods. The research aims to contribute to the development of EEG-based Brain-Computer Interface (BCI) systems.
Benzer Tezler
- Real-time emotion recognition from EEG signals using one electrode device
Tek elektrotlu cihaz ile EEG sinyallerinden gerçek zamanlı duygu tanıma
MEHMET ALİ SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- El hareketlerinin gerçekleştirilmesi ve gözlemlenmesi esnasında kaydedilen EEG sinyallerinden derin öğrenme temelli sınıflandırma ile ayna nöron aktivitesinin değerlendirilmesi
Deep learning based classification of EEG signals recorded during execution and observation of hand movements to evaluate the mirror neuron activity
HÜSEYİN AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU
- Artificial neural networks for electroencephalogram classification
Başlık çevirisi yok
ALI MOHSIN LATEEF ALKHAFAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Psoriasiste elektroensefalografi ve psikometrik testlerin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
BARIŞ DERVENT
- Yaygın gelişimsel bozukluğu (Otizm spektrumu) olan çocuklarda klinik ve elektroensefalografi bulguları.
Başlık çevirisi yok
SEMİH AYTA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEFKURE ERAKSOY