Yazar "Aygün, Abdullah Bilal" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    EEG sinyalleri kullanılarak gerçek zamanlı P300 tabanlı heceleme sistemi tasarımı
    (Karabük Üniversitesi, 2019) Aygün, Abdullah Bilal; Kavsaoğlu, Ahmet Reşit
    Bu yüksek lisans tezinin amacı, çizgili kaslarını kullanamayan insanların dile getirmek istedikleri ifadelerin bilgisayar ekranında yazdırılması işlemini karakterlerden oluşmuş bir matrisin satır ve sütunlarının rassal bir şekilde parlayıp sönmesi sırasında kaydedilen beyin sinyallerini analiz edip sınıflandırması metoduyla yapan P300 heceleyici beyin bilgisayar arayüzüne farklı bir görsel ekran tasarlamaktır. P300 heceleyici arayüzde karakterlerden oluşmuş bir matrisin satır ve sütunları rassal sırayla parlayıp sönerken beyin sinyalleri EEG cihazıyla ölçülerek bazı ön işlemlerden geçirildikten sonra elde edilen verilerden öznitelik çıkarımı yapılır ve veriler sınıflandırılarak ifade edilecek karakterin tahmini yapılıp bilgisayar ekranında sunulur. Bu tez çalışmasında beyin sinyalleri Brain Products VAmp 16 EEG cihazıyla ölçülüp yükseltildikten sonra Brain Vision Recorder programı ile MATLAB kullanılarak analiz edilip sınıflandırılmak üzere kaydedilmiş, P300 heceleyici arayüzün görseli ise C# dilinde kodlanmıştır. Ayrıca C# ile Recorder programının yönetilmesi için Brain Vision Remote Control Server programı kullanılmıştır. Sinyal analiz ve sınıflandırma metotlarının doğruluğunun kontrol edilmesi için de BCI Competition III Challenge 2004'te elde edilen verilerle çevrimdışı ve çevrimiçi analizler doğrusal ayırtaç analizi (LDA), destek vektör makineleri (SVM), k en yakın komşuluk algoritması (KNN) ve en küçük kare destek vektör makinesi (LSSVM) sınıflandırıcıları ile MATLAB açık kaynak kodları kullanılarak yapılmış ve karakter tahmininde bulunulmuştur. Bu analizler sonucunda LDA ve LSSVM sınıflandırıcıları, SVM ve KNN sınıflandırıcılarına göre hem performans değerlendirme kriterlerinden olan doğruluk, hassasiyet ve özgüllük açısından hem de doğru karakter tahmini açısından daha başarılı olmuştur. Ayrıca öznitelik çıkarımı yapılmış veriler, etiket değerlerinin aynı oranda olduğu ve etiket değerlerinin aynı oranda olmadığı biçimde iki tür sınıflandırmaya sokulmuştur. Etiket değerlerinin farklı oranda olduğu veriler kullanılarak yapılan doğru karakter tahmini LDA ve LSSVM sınıflandırıcı ile ifade edilmek istenen 100 karakter içinden 63 karakter iken aynı oranda olduğu veriler ile 100 karakter içinden 34 adet doğru karakter tahmin edilmiştir. Bu sonuçlar da, alışılmışın dışında bir şekilde P300 heceleyicilerde hedef olmayan uyaranların etiketlerine sahip olan verilerin hedef uyaranların etiketlerine sahip olan verilerden oransal olarak fazla olduğunda daha başarılı sınıflandırma sonuçlarına ve doğru karakter tespitine yol açtığı bulgusuna götürmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    EEG TEMELLİ YENİLİKÇİ DHGUP- P300 HİBRİT HECELEYİCİ TASARIMI
    (2023-12) Aygün, Abdullah Bilal
    Bu tez çalışmasında farklı EEG kontrol sinyalleri ile 3 farklı beyin- bilgisayar arayüz ortamı tasarlanmıştır. Bunlardan ilki Kolay Ekran P300 Heceleyicidir. Bu çalışma, geleneksel P300 heceleyicilerle karşılaştırıldığında daha az uyaran sunumu kullanarak ve kelime görüntüleme sürecini hızlandırarak, yenilikçi bir beyin-bilgisayar arayüzü olan Kolay Ekran P300 Heceleyicinin 30 denek üzerinde gerçekleştirilen çevrimdışı, çevrimiçi ve kelime yazma uygulamalarını içermektedir. Kolay Ekran P300 Heceleyici’nin 7x7’lik görsel uyaran matrisi, başarılı kelime gösterimi için gereken ortalama süreyi 4.53 dakikadan 1.31 dakikaya indirgemektedir. Bu sistem, ilk karakter algılandıktan sonra 20 kelimeyi doğrudan ekranda görüntüleyebilmekte ve kelimelerin zenginliği nedeniyle avantaj sağlamaktadır. Bu sistem, dakikada yazdırılan karakter sayısını (OCM) 5.62’ye ve doğruluk oranını % 94.56’ya çıkararak literatürdeki en avantajlı heceleyici olma konumuna sahip bir arayüz sunmaktadır. Tez kapsamında gerçekleştirilen ikinci çalışmamızda farklı uygulamalarda kullanılabilir, taşınabilir, 500 Hz’e kadar görsel uyaran sunabilir bir Durağan Hal Görsel Uyarılmış Potansiyel (DHGUP) kaynağı tasarlanmıştır. Çalışmada, verimlilik açısından kırmızı renkte ve LED kaynaklı bir uyaran tercih edilmiş ve bu uyaran kaynakları sütun şeklinde tasarlanmıştır. Bu DHGUP kaynağı, hem seyyar uygulamalarda hem de sabit uygulamalarda kullanılabilir. Ayrıca, göz takip cihazı entegrasyonu ile hem oküler kasları zayıflamış hastalar için kullanım kolaylığı sağlanmış hem de DHGUP deneyimi olmayan bireyler için odaklanma kolaylığı sunulmuştur. LED kaynağı kullanımı, görsel seçiciliğe katkıda bulunması, uyaran kaynağı sayısının uygun olması ve farklı BBA’lara uyarlanabilir olması gibi özellikleri bu sistemin avantajları oluşturur. Tez kapsamında gerçekleştirilen üçüncü çalışmada ise, P300 OİP ve DHGUP’nin dezavantajlarını birbirlerinin avantajlı taraflarıyla gidererek hızlı, evrensel ve verimli bir heceleyici tasarlamak amaçlanmıştır. Bu kapsamda, daha az sayıda farklı harmonik frekansta DHGUP belirlenerek ve uyaran sunumu LED ile gerçekleştirilerek bir beyin-bilgisayar arayüzü oluşturulmuştur. Benzer çalışmalarla yapılan karşılaştırmada, bu çalışmanın diğerlerine göre çeşitli avantajlara sahip olduğu belirtilmiştir. Çalışma, DHGUP ve P300 OİP kullanımı konusunda yeni bir yaklaşım sunmakta ve bu alandaki mevcut teknolojileri geliştirmeyi hedeflemektedir. Bu tez içeriğine bağlı olarak Karabük Üniversitesi Rektörlüğü Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu tarafından 2021/764 Nolu Karar ile amaç, gerekçe, yaklaşım ve yöntemle ilgili açıklamaları açısından etik olarak uygun olduğuna karar verilmiştir.