Özet:
Elektroensefalogram ölçümleri günümüzde anestezi seviyesinin belirlenmesinde, epilepsi tedavisinde ve apne hastalığı ile ilgili hastalıkların tedavisi gibi medikal araştırma alanlarının birçoğunda ve insan bilgisayar etkileşimi ile ilgili konularda sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada yeni, basit bir dönüşüm yöntemi olan Açı-Genlik dönüşüm yöntemi EEG sinyallerinin sınıflandırılması için önerilmiştir. Açı-Genlik dönüşümü, sinyaldeki değişim noktalarına (pozitiften negatife ve tam tersi yönde) bağlı olan sonlu genlik frekans dönüşümüdür. Yöntemde herhangi bir zaman domeinindeki EEG sinyali, 2-B görüntüye dönüştürülmektedir. Oluşan görüntüden çıkarılan özellikler de EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında kullanılmaktadır. Çalışmada Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemi özellik çıkarıcı olarak; k En Yakın Komşuluk Algoritması (k-EYK), Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri de sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Çalışma sonunda EEG sinyallerinin dönüşüm sayesinde başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı gözlenmiştir.
