Hide/Show Apps

KOBLOSUZ EEG MOTOR IMGELEME SISTEMI

2016-12-31
Ulusoy, İlkay
Halıcı, Uğur
Rezaei Tabar, Yousef
Erkuş, Ekin Can
Çiçek, Çilem
Motor imgeleme verilerinin sınıflandırılmasının portatif kablosuz bir EEG cihazı üzerinden toplanan verilerle denenmesi ve ayrıca Olasılıksal Grafik Modelleri (Probabilistic Graphical Models, PGM) kullanılarak Motor imgeleme sinyallerinin modellenmesinde amaçlanmaktadır.Konuşma sentezine yönelik bir Beyin Bilgisayar arayüzü geliştirmek üzere Motor imgeleme sinyallerinin sınıflandırılması için daha önceki çalışmalarımızda derin öğrenmeye dayalı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem, literatürdeki verisetleri üzerinde, var olan diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçlar elde etmektedir (Rezaitabar ve Halici, 2015a). EEG motor imgeleme için el hareketlerinin imgelenmesi üzerinde veri toplama çalışmalarımız, klasik bir EEG kayıt cihazı üzerinden Ankara Üniversitesi Beyin araştırmaları merkezinde yapılmaktadır. Ancak bu cihazın sabit ve büyük olması ve başka bir üniversitede bulunması dolayısı ile kullanımında zorluklar bulunmaktadır. Motor imgeleme verilerinin portatif bir kablosuz EEG cihazı ile toplanarak çalışmalarımızı hızlandırmaya ve geliştirmekte olduğumuz sistemi portatif hale getirmeye ihtiyaç bulunmaktadır. Bu projede daha kullanışlı bir sistem oluşturmak için kablosuz bir EEG cihazın kullanılması ön görülmektedir.Efektif konnektivite analizi yapmak için Dinamik Nedensel Modeller (Dynamical causal models) fMRI verileri üzerinde başarı ile kullanılmaktadır. Ancak EEG verileri üzerinde Efektif bağlantı analizi yapabilmek için bu yöntem uygun değildir ve