EEG tabanlı duygu kestirim uygulamaları için kaotik analiz ile öznitelik seçme
Feature selection for EEG based emotion prediction applications through chaotic analysis
Yazar: ŞUAYİP ACAR
Danışman: DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektroensefalografi (EEG) tabanlı duygu kestirimi hızla gelişmekte olan bir alandır. Bu çalışmada, insan duygularının beyin sinyallerinde meydana getirdiği değişiklikler EEG kayıtları üzerinden belirlenerek, duygu kestirim uygulamalarında kaotik analizin uygulanabilirliği araştırılarak irdelenmiştir. Çalışmada, mutluluk, üzüntü ve korku duygularını harekete geçirebilecek uluslar arası etkili resim sistemi (IAPS-International Affective Pictures System)'den seçilen 30 resim içeren bir sunum hazırladık. Çalışmada, 12 erkek ve 8 kadından oluşan 20 kişilik bir gurup, gönüllü olarak yeralmıştır. EEG sinyallerini resim-indüksiyon ortamında elde edebilmek için, mutluluk, üzüntü ve korku duygularını uyandırabilecek toplamda 30 resim çalışmaya gönüllü olarak katılan deneklere peşi sıra gösterilmiştir. EEG kayıtlarından elde edilen veriler, MATLAB program yardımıyla kaotik analiz yapılarak Maksimum Lyapunov Üsteli ve Korelâsyon Boyutu olmak üzere iki farklı öznitelik elde edilmiştir. Kaotik analiz yoluyla elde edilen bu iki özniteliğin ortalama değerleri ayrı ayrı SPSS programında güven aralığı %95 seçilerek ve p<0.05 olacak şekilde t-testi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Birbirinden bağımsız iki gurup (kadın-erkek) için elde edilen öznitelik değerleri bağımsız değişken t-testi kullanılarak, iki eşleştirilmiş gözlem için elde edilen öznitelik değerleri bağımlı değişken t-testi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Her bir öznitelik değerinin hipotez değerine göre statiksel olarak önemli bir fark gösterip göstermediği irdelenmiştir. Böylece, bu çalışma kaotik analizin ileriki çalışmalar için umut vaat ettiğini göstermiştir.
Bu çalışma "Duyguların (mutluluk, kaygı, depresyon vb.) EEG Sinyalinde Oluşturduğu Değişimlerin İncelenmesi ve Analizi" isimli ve 2012-13 nolu proje kapsamında Dumlupınar Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu tarafından desteklenmiştir.

Abstract:
Electroencephalogram (EEG)-based emotion recognition is a rapidly growing field. This paper presents a research study on identifying the changes caused by human emotions in brain signals through EEG records and further examines the availability of chaotic analysis for emotion prediction applications. We designed an efficient presentation including 30 pictures from International Affective Picture System (IAPS) which could stimulate the emotions of happiness, sadness and fear. A group of 20 persons consisting of 12 males and 8 females took place in our research study as subjects voluntarily. In order to acquire the EEG signals under picture induction environment, a total of 30 pictures that might reveal the feelings of happiness, sadness and fear were shown to the volunteer subjects that participated in the study voluntarily.  Data acquired from EEG records were analyzed by using chaotic analysis through MATLAB program and two different attributes consisting of "Largest Lyapunov Exponent (LLE)" and "Correlation Dimension" were obtained. The mean values of each attribute that obtained through chaotic analysis were compared by using independent t-test and dependent t-test in SPSS program with 95% confidence interval and a P value of p<0,05. The independent samples t-test was used to compare the mean values of each attribute relevant to two unrelated groups (Females-Males) and Dependent samples t-test was used to test whether the mean values of two related observations (two observations for per subject) significantly differs from the hypothesized value. Our study shows that chaotic analysis promises hope for future studies.
This study, which is numbered as 2012-2013 project, is supported by Dumlupınar University Scientific Research Projects Commission.