İyi–kötü kokular ile ilişkili EMOTIV-EPOC tabanlı EEG kayıtlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması
EMOTIV-EPOC based electroencehalographic (EEG) responses to pleasant-unpleasant odors classification using machine learning algorithms
Yazar: MESUT ŞEKER
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Koku uyartısının beynin elektriksel aktivitesi üzerinde etkileri olduğu bilinmektedir. Kokunun kişinin hislerine, davranışlarına ve ruh haline etkisi yadsınamaz. Birçok dış uyarana göre kokuların hem duyusal hem de bilişsel etkileri, kokuyu karmaşık bir olgu haline getirmiştir. Bu yüzden koku verilerinin insan sinir sistemi üzerine olan etkileri henüz kesin yargılarla ifade edilememektedir. Ayrıca koku fonksiyonu, bazı nörolojik hastalıklardan (Parkinson, Alzheimer, motor nöron rahatsızlıkları) etkilenmekte, kokuya olan hassasiyet, farklı kokuları ayırt etme ve kokuyu tanıma algısı azalabilmektedir. Klinik tedavilerde bu durum bazen gözden kaçırılmaktadır.
Beynin elektriksel aktivitesini inceleyebilmek için birçok elektro-fizyolojik yöntemler bulunmaktadır. Bu yöntemlerden biri olan Elektroensefalogram (EEG), beynin işleyişi hakkında yorumlar yapabilmek için önemli bir kaynaktır.
Bu çalışmada iyi – kötü koku verilerine ilişkin EEG işaretlerinin analizi ve sınıflandırılması amaçlanmıştır. Katılımcılara uygulanan değerlendirme anketleri ve kokulara ait güç spektrum grafikleri yardımıyla en baskın 2'şer iyi – kötü koku belirlenmiştir. Kokulara ait EEG verilerine ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) uygulanmış ve istatiksel işlemlerle öznitelik vektör boyutu azaltılmıştır. Sınıflandırıcı olarak WEKA veri madenciliği programına ait çok katmanlı algılayıcılar, k-en yakın komşuluk, naive bayes ve rastegele orman algoritmaları kullanılmıştır. Diferansiyel gelişim algoritması ile kanal seçimi yapılıp sınıflandırma işlemleri tekrarlanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tüm kanalların kullanıldığı aşamada, her katılımcıya ait en başarılı 2 bandın birleştirildiği sınıflandırma sonuçlarına bakıldığında NB % 70.93, kNN % 92.76, ÇKA % 92.73 ve RO algoritması %99.19 başarım oranları elde edilmiştir. Seçilen 5 kanalın kullanıldığı aşamada sınıflandırma sonuçlarına bakıldığında NB % 68.45, kNN % 88.95, ÇKA % 88.83 ve RO algoritması %97.58 başarım oranları elde edilmiştir.
Mevcut çalışma ile beynin hangi bölgelerinin ve frekans bantlarının koku ile ilişkili olduğu kestirilmeye çalışılmıştır. Ayrıca yöntemin klinik tedavilerde bazı nörolojik hastalıkların erken tespitinde kullanılabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
It is known that odor stimulus has effects on brain electrical activity. The odor effects on human emotions, behaviors and mood can not be denied. In contrast to other external stimulus, odor perception is a complex event due to its sensory and cognitive manners, so there is no exact statement for the effects of odors on human central nervous system. Some odor dysfunctions may appear as a result of some neurologic disease (Parkinson, Alzheimer, motor neuron disease, etc.). The sense of odor, ability to distinction different odors and recognizing odors can be decreased in these diseases. This situation is sometimes ignored in clinical treatment.
There are bunch of electro-physiological methods to analyse brain electrical avtivity. One of these method is Electroencehalogram (EEG) that is known as a good source to comment about functioning of brain.
In this study, it is aimed to analyze and classify the EEG responses related to pleasant – unpleasant odors. By the help of surveys belong to participant and graphs of power spectrum density, most dominant pleasant – unpleasant (two of each) odors were determined. Discrete Wavelet Transform (DWT) was applied to EEG odor responses and dimension of feature vectors was decreased by using some statistical operations. Multilayer perceptron, k-nearest neighbor, Naive Bayes and random forest algorithm were used as classifiers which belong to WEKA data mining program. Channel selection was performed to whole dataset by using differantial evolution algorithm. Classification procedure was repeated and the results were compared with previous ones. When using whole channels, NB gives 70.93 %, kNN gives 92.76 %, MLP gives 92.73 % and finally RF gives 99.19 % classification rate if we combine 2 best EEG subbands belong to each participant. In same manner, when using 5 selected channels, NB gives 68.45 %, kNN gives 88.95 %, MLP gives 88.83 % and finally RF gives 97.58 % classification rate.
In present study, it is going to be examined which part of brain and frequency bands are responsible for odors. Besides, it is thought that proposed work is advisible to detect some neurological diseases in early stages.