Epileptik EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması için Bir Boyutlu Medyan Yerel İkili Örüntü Temelli Öznitelik Çıkarımı

Authors : Ömer TÜRK, Mehmet Siraç ÖZERDEM

Pages : 97-107

View : 18 | Download : 8

Publication Date : 2017-09-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektroansefalogram (EEG), epilepsi tespitinde yaygın olarak kullanılan önemli bir veri kaynağıdır. Bu çalışmada da Bonn Üniversitesi Epileptoloji bölümü veritabanından alınan ve  A, B, C, D, E olmak üzere 5 işaret grubundan oluşan EEG kayıtları kullanılmıştır. Bir boyutklu medyan yerel ikili örüntü (1B-MYİÖ) yöntemi uygulanarak elde edilen özniteliklerin k-En Yakın Komşu (k-NN) sınıflandırıcısı ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada geliştirilen 1B-MYİÖ yönteminin öznitelik olarak sınıflandırma başarısı değerlendirilmiştir. Bu sınıflandırma için karışıklık matrisi hesaplanarak model başarım ölçümü yapılmıştır. Çalışmada A-E veri setleri için sınıflandırma performansı %100.0, A-D veri setleri için %99.00, D-E veri setleri için %98.00, E-CD veri setleri için %99.50 ve A-D-E veri setleri için de %96.00 olarak bulunmuştur. Çalışmada kullanılan 1B-MYİÖ yönteminin, literatürde kullanılan birçok yöntemden daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.
Keywords : Epilepsi, k NN