Elektrookülografi (EOG) temelli duygu analizi
Electrooculografy (EOG) based emotion analysis
Yazar: YUNUS EMRE ACAR
Danışman: DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrofizyoloji, hücrelerin elektriksel aktivitelerini inceleyen ve hücre dokularının iyon akışının ölçülmesine ve elektriksel olarak kaydedilmesine olanak sağlayan fizyolojinin alt dalıdır. Elektrofizyoloji bahsedilen bu yönüyle medikal mühendislik ve tıbbi destek sistemleri alanında önemli bir bilgi kaynağı haline gelmektedir. Fizyolojik verilerin hastalıkların tanımlanmasında ve tedavisinde sağladığı başarımlar gün geçtikçe artmaktadır. Bu durum dikkate alındığında bu alanda yapılan akademik araştırmalar ve çalışmalar günümüzde gelişimini sürdürmektedir.  
Günümüz çağında çeşitli sebepler ile uzuvlarını kullanamayan hastaların hayat standartlarını geliştirme için hastanın duygusal durumunu anlamak ve duygular yardımıyla destek çözümleri üretebilmek önemli bir süreç halini gelmiştir. Bu nedenle hastayı anlamada en önemli bilgi kaynağı temel fizyolojik sinyallerdir. Bu sinyaller, Elektrokardiyografi (ECG), elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve elektrookulografi (EOG) olarak tanımlanmaktadır. 
Hasta bireylerin veya sağlıklı bireylerin fizyolojik sinyaller üzerinden duygu durumlarının kestiriminde literatürede sıklıkla EEG sinyallerin kullanılmaktadır. Ancak ölçüm kanal sayısının fazlalığı ve ölçüm kalibrasyonunun zorlukları düşünüldüğünde, Elektrookulografi (EOG) duygu analizi yapabilmek için destek sinyal olarak tercih edilmektedir. Çevresel faktörlere olan hassaslığı ve daha basit ölçüm yapısı ile EOG, çeşitli analiz yöntemleri ile doğru modeller ile yüksek başarım oranları ortaya koymaktadır. 
Gerçekleştirilen bu tez çalışmasında, sadece EOG sinyalleri ile temel insani duyguların tespit ve tahmin edilmesini sağlayan akıllı bir sistem önerilmektedir. Buradan hareketle, göz çevresine yerleştirilen elektrotlar ile elde edilen iki kanallı (yatay, dikey) EOG sinyalleri temel veri kaynağı olarak düşünülmüştür. Özellikle Literatürde sıklıkla duygu analizinde tercih edilen karmaşık "DEAP: A Database for Emotion Analysis" veri setinin EOG kanalarından alınan ölçümlerden faydalanılmıştır. Veriler ön işlemlerden geçirilerek filtreme, pencereleme  ve ardından da özellik çıkartma süreçlerinden geçirilmiş ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla tahmin modelleri oluşturmak için kullanılmıştır. Oluşturulan bu modeller mutluluk, öfke, tiksinti, korku, üzüntü ve şaşırma olmak üzere 6 temel duyguyu analiz ederek sınıflandırmaktadır. Toplamda bu çalışmada, sadece EOG sinyalleriyle de temel duyguların tespit edilebilirliği gösterilmiş ve EOG sinyalinin de EEG gibi duygu verilerinin çok iyi kodlayabildiği ortaya konulmuştur.

Abstract:
Electrophysiology is a sub-branch of physiology that studies the electrical activity of cells and allows the measurement and electrical recording of ion flux of cell tissues. From this aspect, electrophysiology is becoming an important source of information in the fields of medical engineering and medical support systems. The achievements of physiological data in the identification and treatment of diseases are increasing gradually. Considering this situation, academic research and studies in this field continue to develop today.
In today's age, understanding the emotional state of the patient and producing supportive solutions with the help of emotions has become an important process in order to improve the life standards of patients who cannot use their organs for various reasons. Therefore, the most important source of information in understanding the patient is the basic physiological signals. These signals are defined as Electrocardiography (ECG), electroencephalography (EEG), electromyography (EMG) and electrooculography (EOG).
EEG signals are frequently used in the literature in estimating the mood of ill individuals or healthy individuals over physiological signals. However, considering the large number of measurement channels and the difficulties of measurement calibration, Electrooculography (EOG) is preferred as a support signal for emotion analysis. With its sensitivity to environmental factors and a simpler measurement structure, EOG demonstrates high success rates with accurate models with various analysis methods.
In this thesis, an intelligent system is proposed that enables the detection and estimation of basic human emotions with only EOG signals. From this point of view, two-channel (horizontal, vertical) EOG signals obtained with electrodes placed around the eyes are considered as the basic data source. In particular, measurements taken from the EOG channels of the complex "DEAP: A Database for Emotion Analysis" data set, which is often preferred in emotion analysis in the literature, were used. The data is preprocessed, filtered, windowed and then feature extraction processes were used to create prediction models with the help of various machine learning algorithms. These created models analyze and classify 6 basic emotions as happiness, anger, disgust, fear, sadness and surprised. In total, in this study, the detectability of basic emotions was also demonstrated with only EOG signals, and it was revealed that the EOG signal can also encode emotion data very well, such as EEG.