Smart EEG Tasarımı

Yıl 2020, Cilt: 11 Sayı: 1, 143 - 150, 27.03.2020

İbrahim Dursun , Mehmet Akın , Muhammet Ali Arserim

https://doi.org/10.24012/dumf.683519

Öz

Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) yaygın olarak Elektroensefalografi (EEG) sinyal tabanlı olup insan beyni ile bilgisayar arasında iletişim kurmayı sağlar. Günümüzde BBA tekniği ile hastalık teşhisi, engellilerin yaşam konforunu yükseltme, eğlence gibi birçok alanda çalışma yapılmaktadır. Bilgisayar ve nöroloji bilimindeki gelişmeler birçok araştırmacıyı bu alana yöneltmekte ve yaşam standartlarının artmasıyla her geçen gün BBA ile ilgili çalışmalar daha fazla önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, basit bir program arayüzü ile Epilepsi ve Şizofreni hastalığı, Uyku–Uyanıklık durumu ve Sağ–Sol imleç hareketinin tespiti çıktı olarak gösterilmesi hedeflenmektedir. Bu dört farklı durumun en yakın komşu (KNN) ve destek vektör makinaları (DVM) modelleri oluşturulup doğruluk oranı yüksek olan model bir dijital sinyal işleme (DSP) kartına yüklenerek offline veya online bir şekilde tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Çalışmada Matlab Simulink, Matlab GUI ve TMS320F28335 DSP kartı kullanılarak modeller DSP’de işlenip sonuçlar bu program arayüzünde gösterilmiştir. Bu BBA sistemi farklı hastalık veya durumların EEG sinyallerini sınıflandırma sonucu tek bir uygulama ile kullanıcıya göstermektedir

Anahtar Kelimeler

BBA, DSP, KNN, DVM

Kaynakça

• [1] Murat Kaya, Mustafa Cömert, Yuriy Mishchenko, “Beyin Bilgisayar Arayüzü için DVM Makine Öğrenme Yöntemi Kullanılarak EEG Verilerinden Sağ ve Sol El Hareket Düşüncülerinin Tespiti”, TÜBAV Bilim 10 (3) 2017 s.1-20.
• [2] E. E. Fetz, “Operant conditioning of cortical unit activity.”, Science, c. 163, sayı 3870, ss. 955–8, 1969.
• [3] S. Sutton, M. Braren, J. Zubin, ve E. R. John, “Evoked-Potential Correlates of Stimulus Uncertainty”, Science (80-. )., c. 150, sayı 3700, s. 1187, 1965.
• [4] E. Donchin, K. M. Spencer, ve R. Wijesinghe, “The mental prosthesis: Assessing the speed of a P300-based brain- computer interface”, IEEE Trans. Rehabil. Eng., c. 8, sayı 2, ss. 174–179, 2000.
• [5] L. A. Farwell ve E. Donchin, “Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing eventrelated brain potentials”, Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol., c. 70, sayı 6, ss. 510–523, 1988.
• [6] Development of a Mobile EEG-based Biometric Authentication System. J. Klonovs, C. Kjeldgaard Petersen, H. Olesen, A. Hammershøj.
• [7] Kaya, D., Türk, M., (2017). Biyoelektirksel İşaretlerde Rahatsızlık Teşhisinin Yorumlanması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(1),261-267.
• [8] Seda GÜZEL, Turgay KAYA, Hasan GÜLER,” Uyku Evrelerinin Belirlenmesinde EEG Sinyallerinin LabVIEW Tabanlı Analizi”, SİU-2015 Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, Mayıs 2015.
• [9] Mehmet Demir, “Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak EEG sinyalleri ile İnsansız Hava Aracı Kontrolü”, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Ünversitesi Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Sakarya, 2019
• [10] Priyanka D. Girase, M. P. Deshmukh, (2015). Mindwave Device WheelchairControl, International Journal of Science and Research (IJSR) ISSN (Online):2319-7064 Index Copernicus Value (2013): 6.14 | Impact Factor (2015): 6.391.