EMG ve EEG işaretlerinin sınıflandırılmasında EKK-DVM hiper paremetrelerinin PSO'ya dayalı seçimi
LS-SVM hyper paremeter selection based on PSO in EMG and EEG signals classification
Yazar: ABDURRAHMAN ÖZBEYAZ
Danışman: PROF. DR. M. KEMAL KIYMIK
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
EKK-DVM sınıflandırma yöntemi, biyopotansiyel işaretlerin sınıflandırılması için kullanılan bir istatistiksel öğrenme yöntemidir. EKK-DVM'ler sınıflandırmayı etkileyen bazı parametreler kullanmaktadırlar. Bu parametrelerin seçimi sınıflandırmanın başarısı açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, EKK-DVM ile EMG ve EEG işaretleri sınıflandırılmış olup, EKK-DVM için parametre seçiminde Parçacık Sürü Optimizasyon algoritması kullanılmıştır.Çalışmada kullanılan EEG işaretleri iki farklı veri grubundan, EMG işaretleri ise üç farklı veri grubundan oluşmaktadır. Bu çalışmada öncelikli olarak işaretlerin öz bağlanım (AR) Burg yöntemi ile güç spektrumları çıkartılmıştır. EKK-DVM sınıflandırma yönteminde kullanılan ve sınıflandırmayı etkileyen ayarlama ve çekirdek parametreleri Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemi ile seçilerek sınıflandırmada en başarılı durum araştırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda EEG verileri, epilepsi veya değil şeklinde, EMG işaretleri ise Myopati, Nöropati veya değil şeklinde ayrıştırılmıştır.Bu çalışmada, uzman hekimlere teşhislerde başarılı bir şekilde yardımcı olacak otomatik bir sistemin tasarlanması amaçlanmıştır. PSO temelli EKK-DVM sınıflandırma işleminde, sınıflandırmayı etkileyen uygun parametre değerlerinin seçimi başarı ile gerçekleştirilmiş ve sınıflandırmanın en iyi sonuca ulaşması sağlanmıştır.

Abstract:
Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) classification method, used to classify biopotentials signals, is a statistical learning technique. LS-SVM uses some parameters which effects classification. Selection of these parameters is important for classification. In this study, EMG and EEG signals classified with LS-SVM and used parameters in LS-SVM selected with Particle Swarm Optimization (PSO) method.In the proposed method, EMG and EEG signals were separated as training data and testing data. EEG signals include two different group data and EMG signals include three different group data. In this study firstly autoregressive (AR) model was used to acquire power spectrum of EMG and EEG signals. Then LS-SVM classification method applied and regularization parameter and kernel parameter used in classification were selected with PSO. Thus, the best classification results were explored. At the end of study EEG signals were classified as epileptic seizure or not and EMG signals were classified as myopatic seizure, noropatic seizure or not.In this study, we want to provide an automatic system that will help specialists in the diagnosing process successfully. In the LS-SVM classification based on PSO, selection of suitable parameters which effect classification was applied successfully and the best result for classification was provided.