Eeg sinyallerinin sınıflandırma performansını yeni bir rastgele alt küme kanal seçim yaklaşımıyla geliştirme: Tat, koku ve motor hayaline dayalı veri kümelerinde uygulamalar
Improving the classification performance of eeg signals with a novel random subset channel selection approach: Applications on taste, olfactory, and motor imagery datasets
Yazar: AMIR NASER
Danışman: PROF. DR. ÖNDER AYDEMİR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) sistemlerinin performansını artırmak ve nörolojik hastalıkların erken teşhisini mümkün kılmak, günümüz nörobilim ve sinir mühendisliği alanlarında kritik bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada, EEG sinyalleri için öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yöntemlerinin performansı çeşitli veri kümeleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Üç farklı veri kümesi üzerinde inceleme yapılmıştır: 10 denekle tat temelli, 5 denekle koku temelli ve 29 denekle motor hayali EEG verileri. Tat verileri için Hilbert Dönüşümü (HD), koku verileri için Dalgacık Paket Ayrıştırması (DPA) ve motor hayali verileri için HD yöntemleri uygulanmıştır. Önerilen Rastgele Alt Küme Kanal Seçimi (RAKS) yöntemi, sıralı arama yöntemleriyle karşılaştırılmış ve en etkili kanallar belirlenmiştir. RAKS yöntemi, tat veri setinde %82 doğruluk sağlarken %37,9 oranında işlem karmaşıklığını azaltmıştır. Koku veri setinde %98,38 doğruluk ve %89.09 işlem karmaşıklığı azalması elde edilmiştir. Motor hayali veri setinde ise %81,56 doğrulukla sıralı yöntemlerden daha üstün performans sergileyip işlem karmaşıklığını %75 oranında azaltmıştır. Sonuç olarak, önerilen RAKS yöntemi, geleneksel sıralı yöntemlere kıyasla hem sınıflandırma doğruluğunu artırmakta hem de işlem karmaşıklığını azaltmaktadır. Bu yöntem, EEG sinyalleri başta olmak üzere BBA sistemlerinin performansını iyileştirme potansiyeline sahip olup, nörolojik hastalıkların tespiti ve erken teşhisinde önemli katkılar sunmaktadır.

Abstract:
Improving the performance of Brain-Computer Interface (BCI) systems and enabling the early diagnosis of neurological diseases have become critical research topics in contemporary neuroscience and neural engineering. This study uses various datasets to evaluate the performance of feature extraction and classification methods for EEG signals. Three different datasets were examined: taste-based EEG signals from 10 subjects, odor-based EEG signals from 5 subjects, and motor imagery EEG data from 29 subjects. Hilbert Transform (HT) was applied for taste data, Wavelet Packet Decomposition (WPD) for odor data, and HT for motor imagery data. The proposed Random Subset Channel Selection (RSCS) method was compared with sequential search methods, and the most effective channels were identified. The RSCS method achieved 82% accuracy for the taste dataset while reducing computational complexity by 37.9%. For the odor dataset, 98.38% accuracy was achieved, with an 89.09% reduction in computational complexity. RSCS achieved 81.56% accuracy for the motor imagery dataset, outperforming sequential methods and reducing computational complexity by 75%. In conclusion, the proposed RSCS method enhances classification accuracy while reducing computational complexity compared to traditional sequential methods. This method holds the potential for improving the performance of BCI systems, particularly for EEG signals, and offers significant contributions to the detection and early diagnosis of neurological disorders.