Duygu durumlarına göre değişen beyin fonksiyonel bağlantısallık analizi
Brain functional connectivity analysis changed by emotional states
Yazar: MERVE DOĞRUYOL BAŞAR
Danışman: PROF. DR. AYDIN AKAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Biyomedikal işaretler = Biomedical signals ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing

Özet:
Bu tez kapsamında, çeşitli sinyal işleme yöntemleri kullanılarak, bireyler üzerinde meydana gelen duygu durum değişimlerinin kestirimi ve duygu durumlarının birbirleriyle oluşturduğu bağlantısallık incelenmiştir. Son zamanlarda yoğun olarak incelenen bu alanda yapılan çalışmalar beyin bilgisayar ara yüzü çalışmaları için önem taşımaktadır. 

İlk aşamada, tezin özgünlüğüne katkıda bulunan görsel uyaranlar, güncel bir kaynak olan Nencki Duygusal Resim Sistemi (NAPS) veri setinden edinilmiş olup deney düzeneğinin tez kapsamı için oluşturulması ve EEG sinyallerinin kayıt edilmesi sağlanmıştır. Çalışmanın devamında, elde edilen EEG verilerine çeşitli sinyal işleme ve analiz yöntemleri uygulanarak duygunun tespitinin yapılabilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında, EEG veri setine güç yoğunluk spektrumu (GYS) ve Welch periyodogram yöntemleri uygulanmış ve istatistiksel analizler yapılmıştır. Güç spektrumlarından elde edilen sayısal öznitelikler hesaplanarak üç ana görsel uyaran türü için tekrarlı ölçümler Anova istatistiksel analizi yapılmıştır. Diğer bir çalışmada ortak uzamsal örüntüleme (OUÖ) yöntemi ile görsel uyaran türlerinin birbirleri ile aralarındaki uzamsal ilinti incelenmiş, EEG alt frekans bantlarındaki bağlantısallık üzerinde analizler yapılmıştır. EEG kanalları için indirgenme uygulanarak istatistiksel olarak bağlılıkları incelenmiştir. Tez kapsamında ayrıca görgül kip ayrışımı (GKA) yöntemi EEG sinyallerinden duygu durum kestirimi için kullanılmıştır. Deney sistemi ile kayıt edilen çok kanallı EEG sinyalleri, çok değişkenli görgül kip ayrışımı (ÇDGKA) yöntemi ile analiz edilmiştir. ÇDGKA ile elde edilen özgül kip işlevi (ÖKİ) her görsel uyaran türüne göre her birey için aynı sayıda belirlenmiş olup ÖKİ kullanılarak öznitelikler hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda, EEG veri setinden elde edilen öznitelikler ile negatif, nötr ve pozitif uyaranlar arasındaki bağlantılar istatistiksel, çeşitli sınıflandırıcılar ve topografik haritalama ile analiz edilerek EEG sinyallerinden duygu durum kestirimi için başarım oranları elde edilmiştir. Bu çalışma kapsamında yapılan incelemelerin, beyin bilgisayar ara yüzü ve duygu durum kestirimi ile ilgili gelecek çalışmalara önemli bir altyapı oluşturması hedeflenmiştir.

Abstract:
This thesis focuses on different types of signal processing methods, which characterizes the correlation between the emotional changes discrimination and emotional stimulation in healthy participants. In recent times, most of the studies commonly concentrated on the brain computer interface (BCI). For this purpose, first, a novel emotional EEG-based database was created by using Nencki Affective Picture System (ing. NAPS) for the scope of the thesis. Then, a number of signal processing, statistical analysis, topographical analysis and classification methods are investigated. 

In the following stages of thesis, power spectrum density and welch periodograms were applied to emotional EEG-based data and statistical analyses were performed. Repeated Measure Anova (RMA) analyzed the three types of emotional stimulation (negative, neutral, positive) to describe the emotional elicitation. Afterwards, common spatial pattern (CSP) was analyzed for the emotion connectivity between emotional stimuli types and spatial patterns of the sub frequency bands of the EEG data. Additionally, the EEG channels were reduced for the rapid experiment on the diagnosis of the BCI systems for a number of experiments in the thesis. Another study within the scope of the thesis represents the different aspects of analyzing emotional stimuli and Multivariate Mode Decomposition (MEMD) algorithm. The IMFs are extracted by MEMD-based feature extraction method and recommended to process emotional based EEG signals for emotional state detection. The extracted features are used for the different classifiers and topographical analysis of emotions. 

We hope that the studies in this thesis performed on emotional connectivity analyses based BCI systems will be valuable resources for the researchers working in this frontier.