EEG sinyallerinin epilepsinin nöbet öncesi tespitine yönelik analizi ve modellenmesi
Analysis and modeling of EEG signals for pre-seizure detection of epilepsy
Yazar: TUĞBA ŞENTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Epilepsi, beyindeki geçici ve beklenmedik elektriksel bozulma ile karakterize edilen bir hastalıktır ve teşhisinde genellikle ilk değerlendirme aracı olarak Elektroensefalografi (EEG) tercih edilmektedir. Nöbetlerin beklenmedik şekilde ortaya çıkmasıyla oluşan yaygın bir nörolojik hastalık olan epilepsi nöbetine benzer nöbetler bir çok farklı olayda da ortaya çıkabileceğinden tespiti zor bir hastalıktır. Bu zorluğu ortadan kaldırmak için yapılan çalışmalar literatürde yaygın olarak bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında literatürdeki çalışmalara yenilik getirecek şekilde EEG sinyalleri kullanarak epilepsinin nöbet öncesi tespitine yönelik sinyal işleme çalışmaları ortaya konmuştur. Bu amaçla, EEG sinyallerine uygulanan ön işlemlerden sonra Varyasyonel Kip Ayrışım (VKA) yöntemi kullanılarak EEG sinyalleri alt bantlara ayrıştırılmıştır. Elde edilen alt bant sinyallerinin belirli pencere aralıklarında varyans değerleri hesaplanarak alt bant sinyallerine ait varyans değişimlerini gösteren grafikler elde edilmiştir. Bu grafikler analiz edildiğinde epileptik aktivite öncesinde de epileptik aktivite durumunda olduğu gibi önemli değişimler görülmüştür.
Tez çalışmasının ikinci aşamasında epileptik dalga formları modellenerek matematiksel ifadesi ortaya konmuştur. Matematiksel modelleme öncesi EEG sinyalleri ön işleme tabi tutulmuştur ve Tekil Spektrum Analiz (TSA) Yöntemi uygulanmıştır. Optimizasyon algoritmaları kullanılarak ortaya konulan model ile EEG sinyallerinin incelemesinde epileptik bölgelerin otomatik olarak tespit edilebilmesine olanak sağlanmıştır. 
Anahtar Kelimeler: 	Epilepsi; Elektroensefalografi (EEG); Modelleme; Varyasyonel Kip Ayrışım Yöntemi, Tekil Spektrum Analiz Yöntemi

Abstract:
Epilepsy is characterized by transient and unexpected electrical disruption of the brain, and electroencephalography (EEG) is generally preferred as the first assessment tool in the diagnosis. Seizures similar to epilepsy seizures, which is a common neurological disease caused by the emergence of seizures unexpectedly, can occur in many different events and is difficult to detect. Studies to eliminate this difficulty are widely available in the literature. In this thesis, signal processing studies for pre-seizure detection of epilepsy using EEG signals have been put forward, which will bring innovation to the literature studies. For this purpose, after pretreatment of EEG signals, EEG signals were subdivided using Variational Mode Decomposıtıon (VMD) method. The variance values of the obtained subband signals at certain window intervals were calculated and graphs showing the variance changes of the subband signals were obtained. When these graphs were analyzed, significant changes were observed before epileptic activity as in the case of epileptic activity. 
In the second stage of the thesis, epileptic waveforms were modeled and mathematical expression was presented. Before mathematical modeling, EEG signals were pretreated and Single Spectrum Analysis (SSA) Method was applied. With the model introduced using optimization algorithms, epileptic regions can be detected automatically in the examination of EEG signals.
Keywords: 	Epilepsy; Electroencephalography (EEG); Modelling; Variational Mode Decomposition Method; Single Spectrum Analysis