Filtre modelli öznitelik seçim algoritmalarının EEG tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemindeki karşılaştırmalı sınıflandırma performansları

Authors : Cem BULUT, Tuğçe BALLI, Emrullah Fatih YETKİN

Pages : 2397-2408

Doi:10.17341/gazimmfd.978895

View : 16 | Download : 5

Publication Date : 2023-04-12

Article Type : Research Paper

Abstract :Beyin bilgisayar arayüzleri insert ignore into journalissuearticles values(BBA);, beyin elektriksel aktivitelerini kontrol komutlarına çevirerek bilgisayar veya nöroprostetik kol gibi yardımcı teknolojilerin kullanılmasını sağlayan sistemlerdir. Bu çalışmada filtre tabanlı öznitelik seçim yöntemlerinin farklı sınıflandırma algoritmaları ile birlikte kullanılmasının BBA sistemlerine getirebileceği kazanımlar araştırılmıştır. Bu çerçevede nöroprostetik bir cihazın kontrolü için tasarlanan BBA sisteminden elde edilmiş EEG kayıtları analiz edilmiştir. EEG kayıtlarının analizi için delta insert ignore into journalissuearticles values(1.0-4 Hz);, teta insert ignore into journalissuearticles values(4-8 Hz);, alfa insert ignore into journalissuearticles values(8-12 Hz);, beta insert ignore into journalissuearticles values(12-25 Hz);, yüksek-beta insert ignore into journalissuearticles values(25-30Hz); ve gama insert ignore into journalissuearticles values(30-50 Hz); frekans bantlarından ve delta insert ignore into journalissuearticles values(1-4 Hz);, teta insert ignore into journalissuearticles values(4-8 Hz);, alfa1 insert ignore into journalissuearticles values(8-10 Hz);, alfa2 insert ignore into journalissuearticles values(10-12 Hz);, beta1 insert ignore into journalissuearticles values(12-15 Hz);, beta2 insert ignore into journalissuearticles values(15-18 Hz);, beta3 insert ignore into journalissuearticles values(18-25 Hz);, gama1 insert ignore into journalissuearticles values(30-35 Hz);, gama2 insert ignore into journalissuearticles values(35-40 Hz);, gama3 insert ignore into journalissuearticles values(40-50 Hz); alt frekans bantlarından bant gücü öznitelikleri çıkarılmıştır. Elde edilen iki veri seti öznitelik seçimi uygulamadan ve öznitelik seçimi uygulayarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada toplam 10 adet filtre tabanlı öznitelik seçimi yöntemi ile birlikte, doğrusal ayırt eden analizi, rassal ormanlar, karar ağaçları ve destek vektör makinaları sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda EEG kayıtlarının sınıflandırılması için öznitelik seçme algoritmalarının uygulanmasının daha yüksek başarımlı sonuçlar verdiği ve bu çalışmada ele alınan öznitelik seçme yöntemlerinden, özdeğer merkeziyetine göre öznitelik seçimi insert ignore into journalissuearticles values(Ecfs); ve sonsuz öznitelik seçimi insert ignore into journalissuearticles values(Inffs); yöntemlerinin filtre tabanlı yaklaşımlar arasında en iyi sonuçları verdiği gözlenmiştir.
Keywords : BBA, EEG, bant gücü, öznitelik seçme, sınıflandırma