EEG alt bandlarının tekil spektrumu ile duygu durumları arasındaki ilişki
Intercorrelati̇on between si̇ngular spectrum of EEG subbands and emoti̇onal states
Yazar: ABDULLAH MARAŞ
Danışman: DOÇ. DR. SERAP AYDIN
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gündelik hayatta bilgisayar ve makine kullanımı giderek artmaktadır. Bilgisayar ve
makine kullanımındaki bu artış insan ve bilgisayar etkileşimi, beyin bilgisayar arayüzü
gibi konulardaki araştırmaları da beraberinde getirmektedir. Birçok alanda önemi artan
insan bilgisar etkileşimi ve beyin bilgisayar arayüzlerinde, bireylerden alınan
elektroensafalogram (EEG) verilerinin sınıflandırılması önemli bir rol oynamaktadır.
Bu çalışmada hasta ve sağlıklı bireyler arasında duygu durumlarına göre, EEG
işaretlerinin beynin hangi bölgelerinde farklılık gösterdiğinin bulunması ve duyguların
sınıflandırılması amaçlanmıştır. 10 sağlıklı ve 10 hasta bireyden mutlu, mutsuz ve nötr
duygu durumlarında beynin 16 ayrı bölgesinden EEG verileri alınmıştır. Elde edilen
EEG verileri bir veri madenciliği aracı olan Weka ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma
için yapay sinir ağları, basit lojistik ve rotasyon orman yöntemleri uygulanmıştır. Alfa,
beta, teta, delta ve gama frekans banları için ayrı ayrı sınıflandırma sonuçları elde
edilerek frekans bandları ile sınıflandırma arasındaki ilişki incelenilmiştir.
Uygulanan sınıflandırma algoritmalarına göre katılımcıların hasta ve sağlıklı şekilde
sınıflandırılmasında en yüksek başarı gama frekans bandında elde edilmiştir. Gama
frekans bandından sonra en başarılı ikinci frekans bandı beta olarak gözlemlenilmiştir.
Aynı sınıflandırma algoritmaları ile duygu sınıflandırması gerçekleştirildiğinde en
yüksek sınıflandırma başarıları beta ve gama frekans bandlarında gözlemlenilmiştir.

Abstract:
Usage of computers and machines in daily life is increasing day by day. The rise
in using computers and machines leads to improvement in researchs topics such as
human-computer interaction and brain computer interfaces which have a growing
importance in recent years. Classification of electroencephalogram signals which
are obtained from individuals has a significant role in human-computer interaction
and brain computer interfaces.
In this thesis, we aimed to find which parts of brain can vary
electroencephalogram signals according to the emotion of patients and healthy
individuals. We also made emotion classification. Electroencephalogram signals
were gathered from 10 patients and 10 healthy person in 16 different part of brain
when participants have pleasent, unpleasent and neutral emotions. Afterwards
electroencephalogram signals were classified by WEKA which is a tool for data
mining. Artificial Neural Networks, Simple Logistic and Rotation Forest
algorithms were used in order to classify data. We obtained classification result in
five different frequency band activities which are called Alpha, Beta, Gamma,
Delta and Theta to examine relationship between frequency bands and
classification accuracy.
The highest accuracy in the classification of healthy and patient participants was
obtained in the Gamma frequency band. The second highest accuracy in
classification observed in the Beta frequency band. In emotion classificication the
highest accuraciest observed in Beta and Gama frequencies bands when same
classification algorithms were applied.