Elektroensefalografi tabanli beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinde kullanilan kanallarin duygu tanima performans analizi
Emotion recognition performance analysis of electroencephalography based brain computer interface systems
Yazar: FURKAN DOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. PINAR ONAY DURDU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) teknolojileri, Elektroensefalografi (EEG) sinyallerini işleyerek duygu tanıma, motor görüntü sınıflandırma, uyku durumu sınıflandırma gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Özellikle duygu tanıma alanında, beynin farklı bölgelerine yerleştirilen EEG elektrotları, duygu durumuna bağlı olarak farklı öneme sahiptir. Ancak, çok sayıda elektrot kullanmak, işlenecek veri miktarını ve EEG verilerini elde etmek için gerekli donanım maliyetini artırabilir. Bu nedenle, EEG tabanlı duygu tanıma çalışmalarında kanal seçimi önemli hale gelmiştir.
Bu çalışmada, EEG tabanlı duygu tanıma üzerinde etkili olan EEG kanallarının değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, EEG sinyallerini elde edebilmek için 20 katılımcıyla her biri 2 oturumdan oluşan bir kullanıcı deneyi ile, EEG sinyalleri Emotiv EPOC+ cihazı kullanılarak kaydedilmiştir. Değerlendirme için, Emotiv EPOC+ cihazındaki 14 EEG kanalı üzerinden 56 farklı EEG kanal kombinasyonu oluşturulmuştur. EEG sinyallerinin ön işleme aşamasında bant geçiren filtreleme, öznitelik çıkarımı için Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü ve diferansiyel entropi, ortalama, standart sapma ve varyans kullanılmıştır. Öznitelik seçimi için Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) yöntemi uygulanmıştır. Destek Vektör Makinaları (DVM), k-En Yakın Komşuluk (kNN) ve Lojistik Regresyon (LR) makine öğrenmesi sınıflandırma yaklaşımları ile duygu tanıma gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, 12 kanal (AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, T7, T8, O1, O2) kullanımı ile uyarılma ve değerlik duygu boyutları için DVM, KNN ve LR yaklaşımlarından %94 ve üzeri sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Sınıflandırma metrikleri ile işlem süresi üzerinden kıyaslama gerçekleştirildiğinde Lojistik Regresyon yaklaşımı ile 12 kanal (AF3, AF4, F3, F4, FC5, FC6, P7, P8, T7, T8, O1, O2) kullanıldığında en uygun sınıflandırma performansı elde edilmiştir.

Abstract:
Brain-Computer Interface (BCI) technologies are utilized in various fields such as emotion recognition, motor imagery classification, and sleep state classification by processing Electroencephalography (EEG) signals. Particularly in emotion recognition, EEG electrodes placed in different regions of the brain have varying importance depending on the emotional state. However, using a large number of electrodes can increase the amount of processed data and raise the hardware costs for obtaining EEG data. In the literature, there are various approaches and methods for selecting the most suitable location and number of EEG channels. In this context, channel selection has become crucial in EEG-based emotion recognition studies.
This study aims to evaluate the EEG channels effective in EEG-based emotion recognition. EEG signals were recorded using the Emotiv EPOC+ device with 20 participants in a user experiment consisting of two sessions each. For evaluation, 56 different EEG channel combinations were created based on the 14 EEG channels of the Emotiv EPOC+ device. Bandpass filtering was applied during the preprocessing stage of EEG signals and Short-Time Fourier Transform and differential entropy were used for feature extraction along with mean, standard deviation, and variance. Linear Discriminant Analysis (LDA) was applied for feature selection. Emotion recognition was performed using Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN), and Logistic Regression (LR) machine learning classification algorithms. The analyses yielded the best classification accuracies above 94% for arousal and valence emotional dimensions using 12 channels (AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, T7, T8, O1, O2) with SVM, kNN, and LR algorithms. In addition, the LR algorithm achieved the best performance with 12 channels (AF3, AF4, F3, F4, FC5, FC6, P7, P8, T7, T8, O1, O2) when compared in terms of classification performance and processing time.