Durağan hal görsel uyarılmış potansiyel temelli beyin bilgisayar arayüzü tasarımı ve uygulaması
Küçük Resim Yok
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Beyin bilgisayar arayüzleri, çeşitli sinir – kas hastalıkları sebebi ile bazı kabiliyetlerini kaybeden kişilere, kaybettiği işlevlerinin geri kazanılmasına ve sağlıklı bireylerin işlevlerini geliştirmesine yardımcı olabilecek yeni bir teknolojidir. Beyin bilgisayar arayüzleri, kullanıcıya yalnızca beyin sinyallerini kullanarak, dış dünya ile haberleşme imkânı sunmaktadır. Beyin bilgisayar arayüzleri, merkezi sinir sisteminin aktivitesini ölçer ve normal çıkış kanalı olan sinir ve kaslara bağımlı olmayan çıkış üretir. Böylece merkezi sinir sisteminin çevre ile iletişimini devam ettiren bir sistemdir. Bu sayede ALS, omurilik yaralanması gibi ağır engellere maruz kişiler çevresi ile iletişime geçebilmektedir. Beyin faaliyetlerinin dış ortama aktarılmasında elektroansefalografi sinyallerinin kullanıldığı beyin bilgisayar arayüzlerinde, farklı elektrofizyolojik mekanizmalardan faydalanılmaktadır. Bunlardan biri olan durağan hal görsel uyarılmış potansiyel, 3,5 – 75 Hz hızında yanıp sönen görsel uyaran ile ortaya çıkan, uyaranın frekansında veya tam katlarında salınım yapan, sinüzoidal sinyal biçimine yakın, sürekli ve periyodik bir sinyaldir. Durağan hal görsel uyarılmış potansiyel temelli beyin bilgisayar arayüzleri, noninvazif yöntemle sinyal alınması, diğer beyin bilgisayar arayüzlerine kıyasla daha yüksek bilgi aktarım hızı sağlaması, kullanıcı eğitiminin yok denecek kadar kısa olması avantajlarından dolayı dikkatleri üzerine çekmektedir. Bu tez çalışmasında, internetten ulaşılan elektroansefalografi veri setleri ile, durağan hal görsel uyaran temelli beyin bilgisayar arayüzü sisteminin ön işleme ve öznitelik çıkarma adımları üzerine çalışılmıştır ve elektroansefalografi cihazı ile beyin bilgisayar arayüzü tasarlanmıştır. İnternetten ulaşılan veriler kullanılarak ön işleme adımına dahil olan yeni bir konumsal filtre yöntemi geliştirilmiştir. Üretilmiş referans yöntemi adını verdiğimiz bu konumsal filtrede, durağan hal görsel uyarılmış potansiyelin tespitini kolaylaştıracak referans sinyal üretilmektedir. Geliştirilen yöntem kullanılarak elde edilen tespit doğruluğu, literatürde bulunan yöntemlerle kıyaslanmış, %5 civarında daha yüksek tespit doğruluğu elde edilmiştir. Yine internetten ulaşılan veriler ile görsel uyarılmış cevabın doğasından faydalanılarak, değişim katsayısı ve değişim hızı adını verdiğimiz yeni öznitelikler önerilmiştir. Önerilen özniteliklerle 8 seçenekli veri setinde, %70 civarı tespit doğruluğuna ulaşılmıştır. Böylece değişim katsayısı ve hızının, durağan hal görsel uyarılmış potansiyelin özniteliği olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Tez çalışması kapsamında Emotiv Epoc elektroansefalografi cihazı ile beyin bilgisayar arayüzü gerçekleştirilmiştir. Uygulama, monitörde tuş takımı şeklinde tasarlanan görsel uyaranlar aracılığı ile kullanıcılara telefon numaralarını tanımlayabilmesine imkân sağlamaktadır. 5 denek üzerinde yapılan deneyler ile, kullanıcıların yalnız beyin sinyalleri ile istedikleri numarayı tanımlayabildikleri gösterilmiştir.
Severely disabled people can regain some functions by means of a new augmentative technology known under the name of brain computer interface. This technology can be used also to enhance functions in healthy individuals. Brain computer interface, which allows the user to communicate with his/her outside world by using brain signals only. A brain computer interface system measures brain activity. It generates an artificial output that does not depend on the peripheral nerves and muscles. Thus, this artificial output can be used to further ensure coordination between the brain and its environment. Thus, individuals that have severe disabilities such as ALS, brainstem stroke are able to communicate with their environment. Brain computer interfaces with electroencephalography signals utilize various electrophysiological mechanisms. One such mechanism is the steady state visual evoked potential, is a continuous and periodic signal and it is induced through repeated visual stimulus ranging from 3.5 Hz to 75 Hz. The signal, together with its harmonics, have near sinusoidal waveforms. The frequency of the steady state visual evoked potential signal is the same as the frequency visual stimulus. Using steady state visual evoked potential response in BCI brings some advantages: high information transfer rate, non-invasiveness and does not need intensive user training. In this thesis, pre-processing and feature extraction steps of steady state visual evoked potential of brain computer interface have been studied with the electroencephalography data sets accessed via internet also the brain computer interface was designed using electroencephalography device. A new spatial filter method that is included in the pre-processing step has been developed using data sets accessed via internet. In this spatial filter named generated reference method, the reference signal is generated to facilitate the detection of the steady state visual evoked potential signal. The detection accuracy of developed method was compared with other familiar method and about 5% higher detection accuracy was obtained. We have proposed novel features named coefficient of variation and variation speed which can be used in the steady state visual evoked potential based brain computer interface by using the nature of the visual evoked response. Features were tested data set with eight choices, for which the chance level is 12.5%, and about 70% detection accuracy was obtained. Based on the results, the coefficient of variation speed features can be used as a discriminative feature of the steady state visual evoked potential. In thesis, brain computer interface with Emotiv Epoc electroencephalography device was realized. The application allows users to identify phone numbers via visual stimuli designed as a keypad on the monitor. Experiments on 5 subjects showed that users could identify the number they wanted by using only brain signals.
Severely disabled people can regain some functions by means of a new augmentative technology known under the name of brain computer interface. This technology can be used also to enhance functions in healthy individuals. Brain computer interface, which allows the user to communicate with his/her outside world by using brain signals only. A brain computer interface system measures brain activity. It generates an artificial output that does not depend on the peripheral nerves and muscles. Thus, this artificial output can be used to further ensure coordination between the brain and its environment. Thus, individuals that have severe disabilities such as ALS, brainstem stroke are able to communicate with their environment. Brain computer interfaces with electroencephalography signals utilize various electrophysiological mechanisms. One such mechanism is the steady state visual evoked potential, is a continuous and periodic signal and it is induced through repeated visual stimulus ranging from 3.5 Hz to 75 Hz. The signal, together with its harmonics, have near sinusoidal waveforms. The frequency of the steady state visual evoked potential signal is the same as the frequency visual stimulus. Using steady state visual evoked potential response in BCI brings some advantages: high information transfer rate, non-invasiveness and does not need intensive user training. In this thesis, pre-processing and feature extraction steps of steady state visual evoked potential of brain computer interface have been studied with the electroencephalography data sets accessed via internet also the brain computer interface was designed using electroencephalography device. A new spatial filter method that is included in the pre-processing step has been developed using data sets accessed via internet. In this spatial filter named generated reference method, the reference signal is generated to facilitate the detection of the steady state visual evoked potential signal. The detection accuracy of developed method was compared with other familiar method and about 5% higher detection accuracy was obtained. We have proposed novel features named coefficient of variation and variation speed which can be used in the steady state visual evoked potential based brain computer interface by using the nature of the visual evoked response. Features were tested data set with eight choices, for which the chance level is 12.5%, and about 70% detection accuracy was obtained. Based on the results, the coefficient of variation speed features can be used as a discriminative feature of the steady state visual evoked potential. In thesis, brain computer interface with Emotiv Epoc electroencephalography device was realized. The application allows users to identify phone numbers via visual stimuli designed as a keypad on the monitor. Experiments on 5 subjects showed that users could identify the number they wanted by using only brain signals.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
