Fotogrametrik elektrot konumlama yöntemi ve istatistiksel ön-bilgili parametre kestirimi ile kaynak yerelleştirimi yapan eeg sistemi geliştirilmesi
Development of eeg source localization system 
incorporating photogrammetric electrode 
positioning method and statistically constrainted 
a-priori parameter estimator
Yazar: GÖKHAN ŞENGÜL
Danışman: PROF. DR. UĞUR BAYSAL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tezde istatistiksel ön bilgi kullanarak parametre kestirimi ile EEG kaynak yerelleştirimi yapan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem EEG elektrotlarının üç boyutlu uzaydaki konumlarını belirlemek için tam otomatik bir fotogrametrik sistem,
doku öziletkenliklerini az hata ile kestirebilmek için de ˙Istatistiksel Kısıtlı Minimum
Ortalama Hatalar Karesi (˙I.K.M.O.H.K.) algoritması ve genişletilmiş Kalman süzgecini
içermektedir. Geliştirilen fotogrametrik sistemde elektrotlar renkli işaretleyiciler
ile işaretlenmiş, adım motor yardımı ile insan kafası etrafında döndürülen bir kamera
ile görüntüler alınmıştır. Elde edilen görüntülerde elektrotlar tam otomatik bir
algoritma ile tanınmış, fotogrametrik hesaplamalarla elektrot konumları belirlenmiştir.
Geliştirilen sistemin başarımı bir kafa fantomu üzerinde belirlenen 25 elektrot konumu
için denenmiş ve sistemin geleneksel elektrot konumu belirleme yöntemlerinden
daha az hata ile konum belirlediği bulunmuştur. Doku öziletkenliklerini kestirmek
için kullanılan ˙I.K.M.O.H.K. algoritmasının başarımı benzetim çalışmalarıyla araştırılmış, kaynak yerelleştiriminde bu algoritma ile kestirilen doku öziletkenliklerinin kullanılması durumunda konumlama hatasının %73 azaldığı bulunmuştur. Ayrıca doku öziletkenliklerinin kestirimi için genişletilmiş Kalman süzgeci algoritması uygulanmış, bu algoritma ile doku öziletkenliklerinin %1'dan daha az hata ile kestirilebildiği gösterilmiştir. Tezde ayrıca yönbağımlı öziletkenliğe sahip dokuların biyoelektromanyetik ileri ve ters problem çözümlerine etkisi bir toraks fantomu kullanılarak deneysel olarak araştırılmıştır. Bu çalışma sonucunda yönbağımlı öziletkenliklerin ihmal edilmesi durumunda ölçülen sinyal genliğinin ve kaynak yerelleştirimi yönelim hatasının arttığı, ancak kaynak yerelleştirimi konum hatasının etkilenmediği bulunmuştur.

Abstract:
In this thesis, an EEG source localization system incorporating statistically constrained
a-priori parameter estimator has been developed. The developed system
consists of a fully automated photogrammetric system to determine EEG electrode
positions in 3D and employs Statistically Constrained Minimum Mean Squares Error
Estimator (MiMSEE) and extended Kalman filter to estimate tissue conductivities
with an improved accuracy. In photogrammetric system the electrodes have been
marked with colored markers and images have been acquired with a camera driven
by a step motor. The electrodes in the images have been recognized with an automatic
algorithm and their positions have been calculated. The performance of the
proposed system has been tested with a head fantom containing 25 electrodes and
it is shown that the proposed system determines the locations with less error than
conventional methods. The performance of MiMSEE has been tested with simulation
studies and it is found that the source localization error is reduced by a factor of
73% if the conductivities estimated by MiMSEE is used. Extended Kalman filter has
also been used for the estimation of tissue conductivities and it is shown that tissue
conductivities can be estimated with this method by an error rate of less than 1%.
Furthermore the effect of neglecting anisotropic tissue conductivities in bioelectromagnetic
forward and inverse problem has been investigated experimentally with a
torso phantom. It is shown that neglecting the anisotropic conductivities has effect
on measured signal strength and estimated dipole orientations and it has no effect
on estimated dipole locations.