El ile Kavrama Hareketinin Düşünülmesi Sırasında Kaydedilen EEG İşaretlerinin PSO Tabanlı Sınıflandırılması
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik, Türkiye
Tez Danışmanı: Önder Aydemir
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Özet:
Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) uygulamalarının önemli amaçlarından olan engelli ve hasta bireyler için iyileştirme veya hayatlarını kolaylaştıracak yenilikçi çözümlerin araştırılması, bu sistemlere olan ilginin de artmasıyla birlikte sürekli ilgi çeken bir konu olmuştur. Bundaki motivasyonlardan biri de felç veya kaza gibi durumlarla motor sinirlerinin zarar görmesi, insanların kas ve hareket kabiliyetlerini kısıtlasa da beyin düşünsel görevlerini yerine getirebilmesidir. Farklı tarzda temel düşünsel görevlerin otomatik çözümlenmesi bu tarz rahatsızlıkları olan kişiler için rehabilitasyon ve robot destekli teknolojilerine dayalı BBA sistemlerinin geliştirilmesine büyük fayda sağlayacaktır. Bu yüzden sağlıklı bireyler yerine hasta ve engelli bireylerden alınan veriler başarılı BBA uygulamaları için daha yol gösterici olacaktır.
Bu tez çalışmasında da bu amaca dayalı olarak el hareket ve fonksiyon yetersizliği olan 10 gönüllü katılımcının sağ ve sol elinin kavramayı deneme hareketlerinin düşünülmesiyle kaydedilmiş ve aynı zamanda Clinical BCI Challenge WCCI 2020 yarışmasında da kullanılmış olan güncel Elektroensefalografi (EEG) verileri üzerinde çalışılmıştır. Çoklu elektrot ile yapılan bu çalışmada etkin elektrotların seçimi yapılarak başarımın yükseltilmesi hedeflenmiştir. Önerilen öznitelik çıkarma yöntemleriyle öznitelik vektörleri oluşturulmuştur ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasıyla da en etkin özniteliklerin seçimi yapılmıştır. Sınıflandırma aşamasında makine öğrenmesi tabanlı olan k-en yakın komşuluk (k-EYK), doğrusal ayırma analizi (DAA), destek vektör makineleri (DVM) ve torbalama karar ağaçları (TKA) yöntemleri kullanılmıştır. Yüksek SD‟nin amaçlandığı bu çalışmada seçilen etkin elektrot ve etkin öznitelikler sayesinde sağ ve sol elin hareketinin hayalinin ayrımı k-EYK ile %84.32, DAA ile %80.25, DVM ile %77.25 ve TKA ile de %83.08 oranında başarımlar elde edilerek sağlanmıştır.