Hibrit (EEG- NIRS) beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinde sınıflandırma performansının iyileştirilmesi
Improving classification performance in hybrid (EEG and NIRS) brain computer interface systems
Yazar: ABDULKERİM ALMALI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAŞAR DAŞDEMİR
Erzurum Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Beyin Bilgisayar Arayüzü  (BBA), kişinin beyninde gerçekleşen sinirsel aktiviteler sonucunda elde edilen sinyallerin bir bilgisayar sistemi kullanılarak  komut olarak işlenmesini sağlayan sistemdir. BBA sistemi bir kullanıcı, bilgisayar ve çevre birimlerinden oluşmaktadır. Temsili beyin sinyallerini görüntüleme sistemlerinin başında EEG ve NIRS gelmektedir. BBA sistemlerinin başarımı sınıflandırıcı başarımı ile doğru orantılıdır. Hibrit sistemler tek taraflı sistemlerin sınırlamalarını aşmak ve sınıflandırıcının doğruluğunu arttırmak için kullanılır. Yaptığımız bu çalışmada kullanımı açık olan bir veri seti üzerinde öznitelik çıkarımlar yapıldıktan sonra Çoklu Örnek Öğrenimi yöntemi uygulanmış ve çeşitli sınıflandırıcıların performansları ölçülmüştür. Öznitelik çıkarımı işlemleri zaman etki alanı ile frekans etki alanında yapılmıştır. Sınıflandırıcı olarak en çok bilinen sınıflandırma algoritmaları olan Naive Bayes, Rastgele Ormanlar, k-En Yakın Komşu, Doğrusal Ayırtaç Analizi ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Öznitelik seviyesinde yapılan füzyon işlemi performansı olumlu yönde etkilemiştir. EEG-DEOXY hibrit sisteminden elde edilen ikili sınıflandırma başarımı k-En Yakın Komşu algoritması ile 0.985 doğruluk olarak elde edilmiştir. Çoklu Örnek Öğrenimi algoritması sınıflandırma performanslarını olumlu yönde etkilemiştir.

Abstract:
A brain-Computer Interface (BCI) is a system that enables the signals obtained from neural activities in a person's brain to be processed as commands using a computer system. A BCI system consists of a user, a computer, and peripherals. EEG and NIRS are the primary imaging systems for representative brain signals. The performance of BCI systems is directly proportional to the classifier's performance. Hybrid systems are used to overcome the limitations of one-sided systems and increase the accuracy of the classifier. In this study, after feature extractions were made on a data set that is open to use, the Multiple Instance Learning method was applied, and the performances of various classifiers were measured. Feature extraction operations were performed in the time domain and frequency domain. Naive Bayes, Random Forests, k-Nearest Neighbor, Linear Discriminant Analysis, and Support Vector Machines, the most well-known classification algorithms, are classifiers. The fusion at the attribute level positively affected the performance. The binary classification performance obtained from the EEG-DEOXY hybrid system was 0.985 with the k-Nearest Neighbor algorithm. The Multiple-Instance Learning algorithms positively affected the classification performances.