Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Betül Yürdem
Danışman: Ahmet Özkurt
Özet:
Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) sinyalleri ile duyguların ve hastalıkların tespiti üzerine çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Literatürde bulunan ve tasarlanan bir sistemle kaydedilen EEG veri setleri kullanılarak duygular ile beyin aktivitesindeki değişimler arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlardan ise kişiye özel bilgilendirici elektrot seçimi sağlayan bir algoritma geliştirilmiştir. Tasarlanan sistem EEG, vücut hareketlerindeki hızlanma ve kullanıcı kontrollü işaretleme verilerinin kaydedilmesi için kullanılmıştır. Donanım ve yazılım kısımları gerçekleştirilip birleştirilen bu sistem ile farklı görevler için veri kayıt uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamaların bazılarında, katılımcıya görsel gösterilirken ya da katılımcı sorulan soruları cevaplarken EEG ve işaretleme verileri kaydedilmiştir. Literatürdeki veri seti ve geliştirilen algoritma ile yapılan çalışmalardan elde edilen sonuçlar kullanılarak, kaydedilen bu veriler üzerinde duygu ve mental durum çalışmaları yapılmıştır. Ayrıca, konsantrasyon mental durumu ve anksiyete duygu seviyeleri analizler için kullanılmış ve temel makine öğrenmesi ve eşikleme yöntemleri ile sınıflandırmalar yapılmıştır. Veri seti kayıt uygulamalarından bir diğeri ise hastalık tespiti içindir. Burada EEG ve işaret verilerine ek olarak hızlanma verisi de kaydedilmiştir. Bu kayıtlar esnasında hastalar kendilerine söylenen özel görevleri (yürüme ve kendi etrafında dönme gibi) yerine getirdiler. Ardından hastalık tespiti için geliştirilen bir arayüz kullanılarak çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda konsantrasyon, anksiyete ve Hjorth parametreleri kullanılarak hastalık oluşmadan önce, gerçekleşirken ve sonrasında tespit edilmeye çalışılmıştır.