Sinyal ayrıştırma teknikleri ve derin öğrenme modeli kullanılarak eeg sinyallerinden zihinsel iş yükünün otomatik tespiti
Automatic detection of mental workload from eeg signals using signal discrimination techniques and deep learning model
Yazar: HÜSEYİN CAN AY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ KİTİŞ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; EEG =   ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Teknoloji = Technology ; Zihinsel gelişim = Mental development

Özet:
Zihinsel iş yükü, belirli bir süre boyunca bir görevi tamamlamak için gerekli olan zihinsel iş miktarıdır. Zihinsel iş yükünü ölçmek için taşınılabilirliliği, kullanım pratikliği ve sinyal alımının kolaylığı gibi sebeplerle çoğunlukla EEG sinyalleri kullanılmaktadır. Literatürde, zihinsel iş yükünün sınıflandırılmasıyla ilgili farklı özellik çıkarma ve sınıflandırma algoritmaları kullanılarak birçok çalışma yapılmıştır. Fakat yapılan bu çalışmalarda sınırlı başarılara ulaşılmıştır. 
Bu tez çalışmasında, katılımcılara iki farklı sayının seri olarak çıkartılması aritmetik görevi verilmiştir. Katılımcıların dinlenme ve aritmetik görev verildiği esnasındaki EEG sinyalleri, 23 kanallı ve 500 hz örnekleme frekansına sahip EEG cihazı kullanılarak kaydedilmiştir. Ham EEG sinyallerine DWT ve EMD uygulanarak delta (0-4 hz), teta (4-8 hz), alfa (8-16 hz) ve beta (16-32 hz) bandları elde edilmiştir. Bandlara ait PSD değerleri Welch yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Her bir banddan gelen güç değerleri birleştirilerek öznitelik vektörleri oluşturulmuştur. DWT+Welch, EMD+Welch ve Welch ile oluşturulan öznitelik vektörlerinin, LSTM derin öğrenmesi algoritması ile SVM ve k-NN makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma sonucunda her sınıflandırıcıya ait performans metrikleri kanallar bazında çizelgeler halinde gösterilmiştir.

Abstract:
Mental workload is the amount of mental work required to complete a task over a given period of time. EEG signals are mostly used to measure mental workload for reasons such as portability, practicality of use and ease of signal reception. In the literature, many studies have been carried out using different feature extraction and classification algorithms related to the classification of mental workload. However, limited success has been achieved in these studies.
In this thesis, the participants were given the arithmetic task of serially subtracting two different numbers. The EEG signals of the participants in their resting state and during the arithmetic task were recorded using an EEG device with 23 channels and a sampling frequency of 500 Hz. By applying DWT and EMD to raw EEG signals, delta (0-4 hz), theta (4-8 hz), alpha (8-16 hz) and beta (16-32 hz) bands were obtained. PSD values of the bands were calculated using the Welch method. The feature vectors created with DWT+Welch, EMD+Welch and Welch were classified using LSTM deep learning algorithm and SVM and k-NN machine learning algorithms. As a result of the classification, the performance metrics of each classifier are shown in charts on the basis of channels.