Motor hayal EEG işaretlerinin kaynak yerelleştirme kullanarak sınıflandırılması

Abstract

Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA), beyni ve harici bir cihazı birbirine bağlayan bir iletişim yöntemidir. BBA'ların tasarımı ve uygulanması disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Amaç, nöromusküler hastalıkları veya engelleri olan kişilerin yaşam kalitesini iyileştirmektir. Ticari olarak temin edilebilen çok sayıda BBA vardır, ancak daha yüksek doğruluğa sahip kullanıcı dostu BBA'lar için hala büyük bir talep vardır. EEG sinyalleri yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olmalarına rağmen, düşük uzaysal çözünürlüğe sahiptirler. Bu çalışmada, kafa derisinden alınan EEG sinyalleri EEG Kaynak Görüntüleme kullanılarak kortikal aktivasyonlara dönüştürülerek düşük uzaysal çözünürlük telafi edilmektedir. Kortikal kaynak sinyalleri, nöroanatomi ve nörofizyoloji bilgileri eklenerek başarılı bir şekilde sınıflandırılabilir. Bu tez, bilgisayar mühendisliği ve tıp biliminin fizyoloji bölümü ile çok disiplinli bir çalışmadır. Burada, motor hayaline karşılık gelen beyin bölgelerinden gelen kortikal sinyaller, nörogörüntüleme ile EEG sinyallerinin ayırt edilmesini geliştirebilmek için kullanıldı. Sonuç olarak, EEG kortikal sinyallerinin elektrot seviyesindeki sinyallere kıyasla başarılı bir şekilde sınıflandırılması gerçekleştirildi. Motor hayal bölgelerinde kişiler arası küçük farklılıklar da gözlendi.