EEG işaretlerinden bilişsel görevlerin ve müzik dinleme görevlerinin analizi

Abstract

Bu tez çalışmasında, altı sağlıklı bireyden alınan farklı zihinsel, motor ve müzik görevlerine ait EEG kayıtları analiz edilmiştir. Zihinden gerçekleştirilen yedi farklı görevin ortaya konması esnasında, 64 kanallı Biosemi ActiveTwo System EEG cihazı kullanılarak, kaydedilen EEG verilerinden bağımsız bileşen analizi (ICA) ve dalgacık yöntemleri (CWT) ile öznitelikler çıkarılmış, destek vektör makinesi (DVM) ve yapay sinir ağları (YSA) sınıflandırıcıları ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın amacı, EEG tabanlı BBA sistemleri için verimli ve uygulama kolaylığı olan bir öznitelik yöntemine karar vermek ve müzik görevinin BBA uygulamaları için kullanılabilirliğini araştırmaktır. Müzik görevlerinin BBA uygulamaları için kullanımı bu tez kapsamında ilk kez araştırılmaktadır. Zihinsel ve motor görevlere ait deneysel verilerin sınıflandırma performansı, doğruluğu kabul edilmiş olan BCI IIIa veri seti ile karşılaştırılmıştır. Sistemin doğruluğu Kappa istatistiği ile test edilmiştir. Çalışmanın sonuçları değerlendirildiğinde, CWT yöntemi kullanıldığında YSA sınıflandırıcısının üstün performans gösterdiği görülmüştür. Son olarak, müzik görevlerinin sınıflandırma performansının yüksek oluşu da, Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) uygulamalarında kullanılabileceğini göstermiştir.