Çeşitli aktiviteler sırasında kaydedilmiş EEG ve EMG işaretlerinin sınıflandırılması
Classification of recorded EEG and EMG signals during various activities
Yazar: TANER YURDUSEVER
Danışman: PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında 11 gündelik aktivitenin yapıldığı esnada eşzamanlı olarak kaydedilmiş EEG ve EMG veri setinin sınıflandırılması hedeflenmektedir. 20 kişiye ait ölçümlerin bulunduğu bu veri seti 1 kanal EEG ile 1 kanal EMG verisinden oluşmaktadır. EEG verilerinin alt bileşenlerini elde etmek için ayrık dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Sonraki aşamada EEG, EMG ve alt bileşenlere ait öznitelikler çıkarılmıştır. Çalışmada kullanılan öznitelikler ortalama mutlak değer, Hjorth değişkenlik parametresi, basıklık, Hurst fraktal indisi ve sıfır geçişleridir. Sınıflandırma aşamasında literatürde yaygın olarak kullanılan; K-En Yakın Komşular, J48, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağları ve Naif Bayes yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma EEG ve EMG verileri ile bu iki veri tipinin birleştirilmesiyle elde edilen veri kümesi üzerinden gerçekleştirilmiştir. En yüksek doğruluk %94.7 ile K-EYK yönteminden, EEG ve EMG öznitelikleri kullanılarak elde edilmiştir. Sınıflandırma performansını iyileştirmek ve gürültü oranını azaltmak amacıyla Temel Bileşen Analizi kullanılmıştır. Böylelikle DVM yönteminden elde edilen başarı %91.3 seviyesine çıkmıştır. Diğer çalışmalara kıyasla, sadece iki kanal elektrot ile kaydedilmiş çok sınıflı bir veri kümesinin yüksek doğrulukla sınıflandırılması ve EEG ve EMG sinyalleri için aynı özniteliklerin kullanılması bu çalışmanın farkını ortaya koymaktadır.

Abstract:
In this thesis, it is aimed to classify the EEG and EMG dataset recorded simultaneously during 11 daily activities. This dataset, which includes measurements of 20 people, consists of one channel EEG data and one channel EMG data. Discrete wavelet transform was used to obtain the subcomponents of the EEG signals. In the next step, features of EEG, EMG, and sub-components of EEG signals were extracted. The features used in the study are mean absolute value, Hjorth mobility parameter, kurtosis, Hurst fractal index, and zero crossings. K-Nearest Neighbors (KNN), J48, Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), and Naive Bayes classifiers, which are widely used in the literature, were used in the classification step. EEG and EMG dataset and the dataset was obtained by combining these two data types were used for the classification. The highest accuracy with 94.7% was obtained using the KNN method from the dataset using EEG and EMG features. In addition, Principal Component Analysis was used to improve classification performance and reduce the noise ratio. Thanks to this method, the success obtained from the SVM method increased to 91.3%. Compared to other studies, the high accuracy classification of a multi-class dataset recorded with only two-channel electrodes and using the same features for EEG and EMG signals show the difference of this study.