Elektroensefalografi ve yakın kızılötesi spektroskopi tabanlı hibrit model kullanarak beyin bilgisayar arayüzü sisteminin performansının arttırılması
Improving the performance of brain computer interface system using electroencephalography and near infrared spectroscopy-based hybrid model
Yazar: EBRU ERGÜN
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Hibrit model = Hybrid model

Özet:
Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA)'lar çeşitli beyin aktivitesini ölçen cihazlardan alınan sinyalleri giriş olarak kullanabilir. Bunlar arasından elektroensefalografi (EEG) diğer yöntemlere göre bazı avantajlara sahip olmasından dolayı BBA çalışmalarında yaygın kullanılmaktadır. Ancak, bu çalışmalar ile BBA sistemlerinin performansının etkin olmaması, benzer deney içeriklerine sahip çalışmaların yaygınlığı ve yeni deney içerikli çalışmaların ise bazı dezavantajlara sahip olması araştırmacıları deney paradigması tabanlı çalışmalara yönlendirmektedir. Buna ek olarak nöral aktiviteyi kaydetmeye yarayan beyin görüntüleme yöntemlerinin kendilerine özgü avantaj ve dezavantajları vardır. Bu bakış açısına dayanarak, birbirlerinin dezavantajlarını telafi eden çoklu sinyal kayıt yöntemlerinin birleştirilmesinin BBA sisteminin performansını artıracağı söylenebilir. EEG'nin aksine, diğer yöntemler arasından yakın kızılötesi spektroskopisi (YKS), vücut hareketlerine ve elektrikli ürünlere karşı göreceli sağlamlık avantajına sahiptir. Bu tez çalışmasında özgün deney paradigmasına sahip 4 sınıflı hibrit EEG+YKS veri kümesi kaydedilmiştir. Sağa, sola, yukarıya ve aşağıya kayan yazı okumaya dayalı bu özgün veri kümesinin hibrit modalite kullanımı ile yüksek başarımlı bir BBA sistemi önerilmiştir. EEG+YKS veri kümesi, FHD-2020-9166 nolu Karadeniz Teknik Üniversitesi BAP projesi kapsamında destek alınarak hizmet alımı ile Atatürk Üniversitesinde kaydedilmiştir. Daha hızlı ve doğru BBA sisteminin oluşturulmasının amaçlandığı bu tez çalışmasında, veri kümesinden Hilbert Dönüşümü kullanarak öznitelikler çıkarılmış ardından öznitelikler k-en yakın komşu algoritması ile sınıflandırarak hibrit model ile %96.28±1.30 sınıflandırma doğruluğu hesaplanarak yüksek performanslı bir hibrit BBA sistemi önerilmiştir.

Abstract:
Brain Computer Interface (BCI)'s can use signals from various brain activity measuring devices as inputs. Among these, electroencephalography (EEG) is widely used in BCI studies because it has some advantages over other methods. However, the ineffectiveness of the performance of BCI systems with these studies, the prevalence of studies with similar experimental content, and the fact that studies with new experimental content have some disadvantages lead researchers to experimental paradigm-based studies. In addition, neuroimaging methods for recording neural activity have their own advantages and disadvantages. Based on this point of view, it can be said that combining multiple signal recording methods that compensate for each other's disadvantages will improve the performance of the BCI system. Unlike EEG, among other methods, near infrared spectroscopy (NIRS) has the advantage of relative robustness against body movements and electrical products. In this thesis, a 4-class hybrid EEG+ NIRS dataset with a unique experimental paradigm was recorded. A high performance BCI system is proposed by using hybrid modality of this original dataset based on right, left, up and down scrolling text reading. The EEG+ NIRS dataset was recorded at Atatürk University with the support of the Karadeniz Technical University BAP project numbered FHD-2020-9166 and service procurement. In this thesis study, which aims to create a faster and more accurate BCI system, features are extracted from the dataset using Hilbert Transform, then the features are classified with the k-nearest neighbor algorithm and a high-performance hybrid BCI system is proposed by calculating 96.28%±1.30 classification accuracy with the hybrid model.