Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2023 - 2024
Elektroensefalogram (EEG) sinyalleri ile ilgili son dönemlerde birçok çalışma yapılmaktadır. EEG sinyallerinden duygu tahmini de bu çalışmalardan biridir. EEG sinyalleri beyin aktivitesi sonucu oluşan elektriksel dalgalardır. Bu sinyaller EEG cihazları ile elde edildikten sonra belli başlı birkaç işlemden geçirilerek çeşitli analizler yapılmaktadır. Yapay zekanın gelişmesi ile bu sinyallerden çıkarımda bulunmak daha da kolaylaşmış ve yaygın bir hal almıştır. EEG sinyallerinden duygu tahmini de oldukça yaygın bir konu olmuştur. Bu alanda birçok çalışma yapılmış ve birçok veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümelerinin oluşturulmasında EEG sinyallerinin elde edilmesi sırasında uyaran olarak bazılarında görsel uyaranlar bazılarında işitsel uyaranlar ve bazılarında da deneklere oyun oynatılması uyaran olarak kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı EEG sinyallerinden duygu tahmini için en çok kullanılan veri kümelerinden olan DEAP, SEED-V ve GAMEEMO veri kümeleri kullanılarak duygu tahmini yapılması ve bunun yanı sıra beyin bölümlerine göre bir analiz yapılmasıdır. Her üç veri kümesinde de EEG kanalları bölümlere göre ayrılacak ve her bölüm ayrı ayrı analiz edilecektir. Veri kümelerinde veri boyutunu artırmak için epoching yöntemi ve öznitelik çıkarımı için Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) ve İstatiksel Yöntemler (SM) kullanılması planlanmaktadır. Sınıflandırma aşaması için de derin öğrenme algoritmalarından olan Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modeli uygulanması hedeflenmektedir. Tüm kanallar üzerinde yapılan sınıflandırma sonuçlarında DEAP, SEED-V ve GAMEEMO için test başarımlarının çalışma sonunda ortaya konulması planlanmaktadır. Böylelikle beyin bölümlerine göre yapılan analizler sonucunda hangi bölgedeki kanalların verdiği sonuçların sınıflandırma başarısında daha etkili olduğu tespit edilecektir.