İşitsel ve görsel uyaranlar ile elde edilen uyarılmış potansiyel sinyallerinden farklı dikkat durumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of types of attention with evoked potential signals obtained by auditory and visual stimuli
Yazar: TURGAY BATBAT
Danışman: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bilişsel fonksiyonlar insan beyninin incelenmesinde sıklıkla kullanılan süreçlerdir. Dikkat diğer bilişsel süreçlerin başlangıcını oluşturduğu için ayrı bir öneme sahiptir. Dikkat mekanizmaları literatürde özel geliştirilen işaretleme testleri ve fizyolojik sinyallerle değerlendirilmektedir. Gelişen teknolojilerle, doğrudan kaynağa yönelik bilgiler içeren fizyolojik sinyallerin kullanımı standart halini almıştır. Fizyolojik sinyaller tüm sinyal değerlendirme yaklaşımlarında olan alt problemlere sahiptir. Bunun yanı sıra düşük genlik ve kayıt alım prosedürleri nedeniyle diğer sinyallerden çok daha hassas kayıtlardır. Tez çalışmasında uygun deney düzeneğinin geliştirilmesi, kayıtların gürültüden arındırılması, ilişkili özelliklerin tespiti, özelliklerin birlikte etkilerine göre seçilmesi ve sınıflandırma süreçleri ile sonuçlandırılması adımları gerçekleştirilmiştir. Dikkat durumlarındaki geçişlerin değerlendirilmesi için farklı dikkat durumlarını temsil eden uyaran kombinasyonları geliştirilmiştir. Kayıtlarda sadece dikkat durumlarının etkili olması için mümkün olan en homojen katılımcı grubu belirlenmiş ve fark oluşturabilecek durumlar sınanmıştır. Ayrık dalgacık dönüşümü, Fourier dönüşümü, ampirik mod ayrışımı ve tekil spektrum analizi temelli filtreler olarak modern filtre yaklaşımları kayıtlar üzerinden denenmiştir. Elde edilen filtrelenmiş sinyaller uyarılmış potansiyeller ve elektroensefalografi üzerinden P300 ve P100 genlik ve gecikme değerleri, entropi değerleri, Hjorth parametreleri, Hu değişmez momentleri, güç spektral yoğunluğu özellikleri ve fraktal boyutları özellikleriyle özetlenmiştir. Bu özellikler teker teker incelenmiş ve başarıma katkı sağlayabilecekleri gösterilmiştir. Özellik seçimi işleminde klasik yöntemler ve literatürde karşılaşılan farklı tekniklerle yapay zekâ temelli olarak önerilen özellik seçim yöntemi karşılaştırılmış ve başarılı sonuçlar alınmıştır. Sınıflandırma süreçleri sınıflandırıcılar ve parametrelerine bağımlı süreçlerdir. Tezin son aşamasında sınıflandırıcılar ve parametreleri incelenerek yüksek doğrulukla sınıflandırma sağlanmıştır. Çalışma sonucunda her aşamada etkin yöntemler geliştirilerek dikkat durumları başarılı bir şekilde elde edilmiştir.

Abstract:
Cognitive processes are key operations in the study of the human brain. Attention has importance as it forms the beginning of other cognitive processes. Attention mechanisms are evaluated by specially developed marking tests and physiological signals in the literature. With advancing technologies, physiological signals have become the standard for directly aiming at the source. As all signal processing approaches, physiological signals have sub-problems too. Furthermore, they are much more sensitive than other signals due to their low amplitude and problematic recording procedures. In the thesis study, the development of appropriate experimental setup, noise removal, determination of related features, selection of features according to their combined effects and finalization with classification processes were performed. Stimuli combinations that are representing different attention states, have been used to evaluate transitions in attention states. The most homogeneous group of participants was identified to see only effect of stimulation models over signals. The situations that could make a difference over the signals were tested. Modern filter approaches such as discrete wavelet transform, Fourier transform, empirical mode decomposition and singular spectrum analysis based filters have been examined on the records. The obtained signals are summarized with the related features such as P300 and P100 amplitude and latencies, entropy values, Hjorth parameters, Hu moment invariants, power spectral density properties, and fractal dimensions according to evoked potentials and electroencephalography. These features were examined one by one to show to be beneficial. In the feature selection process, classical methods and different techniques encountered in the literature were compared with the feature selection method proposed based on artificial intelligence and successful results were obtained. The success of classification processes is directly dependent on classifiers and their parameters. At the last stage of the thesis, classifiers and parameters were examined and the results were achieved with the highest accuracy. As a result of the study, effective methods have been developed at each stage and types of attention have been determined successfully.