Motor ve motor olmayan hayali aktivite EEG sinyallerinin metne dönüştürülmesi

Abstract

İnsan beynini oluşturan ve nöron adı verilen sinir hücreleri elektrokimyasal etkileşimler sayesinde birbirleriyle haberleşirler. Ancak bazı hastalıklar, kazalar veya travmalar sebebiyle bu sinir hücreleri ve birbirleriyle olan bağlantıları kaybolmuş veya zarar görmüş olabilir. Bu durumda, beyin kasları ve motor sinir sistemini kontrol etme yeteneğini kaybeder. Beyin-bilgisayar arayüzü sistemleri bu amaca yönelik geliştirilen alternatif sistemler olup, insan beyni ile harici bir cihaz arasında doğrudan iletişim kurabilmeyi sağlarlar. Bu tezin amacı, bilişsel işlevleri sağlıklı ancak motor sinir sistemlerini kontrol edemeyen bireylerin hayatlarını kolaylaştırmak adına, motor ve motor olmayan aktivitelerin hayali olarak gerçekleştirilmesi esnasında kaydedilen EEG sinyalleri ile kontrol edilebilen bir beyin-bilgisayar arayüz sisteminin tasarlanmasıdır. Bunun için, kaydedilen EEG sinyalleri seçilen uygulamaya bağlı olarak harfler ile eşleştirilmiş ve hayali aktivitelerin metne dönüştürülmesi gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, EEG sinyallerinin kişiden kişiye gösterdiği farklılıklar sebebiyle genel bir sistem tasarımının güç olduğu, ancak bireysel bir sistemin yüksek başarıyla tasarlanabileceği gözlemlenmiştir. The nerve cells that composed the human brain, called neurons, communicate with each other through electrochemical interactions. However, due to some diseases, accidents or traumas, these nerve cells and their connections with each other may be lost or damaged. In this case, the brain loses its ability to control the muscles and motor nervous system. Brain-computer interface systems are alternative systems developed for this purpose and they provide direct communication between the human brain and an external device. The aim of this thesis is to design a brain-computer interface system that can be controlled by EEG signals recorded during the imaginary performance of motor and non-motor activities in order to facilitate the lives of individuals who have healthy cognitive functions but cannot control motor nervous systems. For this purpose, the recorded EEG signals were matched with the letters depending on the selected application and the imaginary activities were translated into text. As a result, it has been observed that a general system design is difficult due to the differences of EEG signals from person to person, but an individual system can be designed with high success.