Derin öğrenme yöntemleri ile EEG tabanlı motor imgeleme sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of motor imagery EEG signals using deep learning methods
Yazar: UMUT ÖZFİDAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ŞANAL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜBRA EROĞLU
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Beyin-bilgisayar ara yüzü, sağlık hizmetlerinden insan yeteneklerini artırmaya kadar geniş bir yelpazede devrim yaratabilecek potansiyele sahip yeni ve yenilikçi bir teknolojidir. Son yıllarda, derin öğrenmenin EEG tabanlı motor imgeleme Beyin-bilgisayar ara yüzü sistemleri üzerindeki etkisi hızla artmış ve bu alanda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Derin öğrenme yöntemlerinin EEG sinyallerinin analizine katkısı, bu sistemlerin doğruluk ve verimliliğini büyük ölçüde artırmıştır.
Bu tezde, BCI Competition IV 2a veri seti kullanılarak EEG tabanlı motor imgeleme sinyallerinin sınıflandırılmasında derin öğrenme yöntemlerinin performans sonuçları araştırılmıştır. Çalışmada, EEGNet, ShallowConvNet, VGGNet, CNN, LSTM, GRU, DeepConvNet ve SCNN modelleri kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma performanslarına göre, en yüksek doğruluk oranları EEGNet ve ShallowConvNet modelleri tarafından elde edilmiştir. Bu bulgular, bu iki modelin, beyin sinyallerinin sınıflandırılmasında diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğunu ortaya koymaktadır. 
Bununla birlikte çalışmanın doğruluğunu teyid etmek amacı ile makine öğrenimi algoritmalarından; Lojistik Regresyon, Doğrusal Ayırt Etme Analizi, Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu algoritmaları kullanılarak aynı veri seti için sınıflandırma ölçümleri gerçekleştirilmiştir. 
Derin öğrenme ve makine öğrenimi performans sonuçları karşılaştırıldığında ise bazı deneklerde derin öğrenme, bazılarında ise makine öğrenimi yöntemlerinin daha yüksek başarım gösterdiği gözlemlenmiştir. Genel sonuç itibari ile tüm deneklerin ortalama başarısı %80' in üzerinde bulunmuştur.
Bu çalışma ile Beyin-bilgisayar ara yüzü verilerinin sınıflandırılması üzerinde derin öğrenme modellerinin başarımı kendi içerisinde ve makine öğrenimi algoritmaları ile karşılaştırılarak ortaya konulmuştur. Ayrıca motor imgeleme araştırmalarında odaklanılması gereken zaman ve frekans aralığının denekten deneğe farklılaştığı gözlemlenmiştir. Bu bağlamda yapılan çalışma literatür için bütünleştirici bir sonuç ortaya koymuştur.

Abstract:
The brain-computer interface (BCI) is a novel and innovative technology with the potential to revolutionize a wide range of fields, from healthcare to human capability enhancement. In recent years, the impact of deep learning  on EEG-based motor imagery (MI) BCI systems has significantly increased, leading to notable advancements in this area. Deep learning methods have greatly improved the accuracy and efficiency of EEG signal analysis.
This thesis explores the performance of deep learning methods in classifying EEG-based MI signals using the BCI Competition IV 2a dataset. Models such as EEGNet, ShallowConvNet, VGGNet, CNN, LSTM, GRU, DeepConvNet, and SCNN were employed for classification, with EEGNet and ShallowConvNet demonstrating the highest accuracy. These findings suggest that these two models outperform other methods in classifying brain signals.
To validate the results, machine learning algorithms, including Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Trees (DT), and K-Nearest Neighbors (KNN) were also applied to the same dataset. The results indicated that LR, LDA, SVM, and RF produced comparable and favorable results.
In comparing deep learning and machine learning algorithms, deep learning models excelled in some subjects, while machine learning models performed better in others. Overall, the average performance across all subjects exceeded 80%. This study highlights the effectiveness of deep learning models in classifying BCI data and provides integrative insights into the optimal time and frequency ranges for motor imagery research, which vary between subjects.