Biyomedikal sinyallerin işlenmesine ve sınıflandırılmasına yönelik filtre tasarım yöntemlerinin geliştirilmesi
Developing filter design methods for biomedical signal processing and classification
Yazar: MEHMET FATİH KARAKAŞ
Danışman: PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez çalışması kapsamında biyomedikal sinyallerin işlenmesi ve sınıflandırılmasında
kullanılmak üzere yeni yaklaşımlar içeren sayısal filtre tasarım yöntemleri geliştirilmiş
olup elde edilen filtreler ile işlenen sinyallerin sınıflandırma performansına olan etkileri
birçok açıdan değerlendirilmiş ve özgün özellik çıkarım metodu ortaya konmuştur. Bu
amaç doğrultusunda öncelikle dokuz farklı metasezgisel algoritma kullanılarak Sonlu
Dürtü Yanıtlı (FIR) düşük dereceli ve yüksek performanslı filtre katsayıları tez
kapsamında geliştirilen uygunluk fonksiyonları ile optimize edilmiş ve bu filtreler ile
geleneksel filtrelerin performansları karşılaştırılmıştır. Tasarımı yapılan ve geleneksel
filtrelerin performansları EKG sinyalleri kullanılarak filtre performans parametreleri
aracılığıyla analiz edilmiştir. Böylece EKG sinyallerinin işlenmesinde kullanılabilecek
filtre katsayılarının elde edilmesi için literatüre optimizasyon tabanlı yöntemler
önerilmiştir. Ayrıca tez çalışması kapsamında filtre kesim frekansı optimizasyonu
yaklaşımı önerilerek ön işlemenin sınıflandırma performansına etkisi incelenmiştir. Bu
kapsamda Alzheimer's, Frontotemporal Demans ve Parkinson's hastalarına ait EEG
sinyalleri kullanılarak sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Kesim frekansı optimize
edilerek filtrelenen sinyallerin sınıflandırma başarısının filtrelenmemiş sinyallere göre
10% ile 20% arasında daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca sınıflandırma işleminin
temel adımlarından olan özellik çıkarımı için özgün bir özellik çıkarım metodu bu tez
kapsamında ortaya konmuştur. Bu özellik çıkarım metodu ve önerilen ön işleme
yöntemleri kullanılarak Parkinson's hastalarına ait EEG sinyalleri sınıflandırılmış ve
elde edilen yüksek sınıflandırma performansı sonuçları ile literatüre katkı sağlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Metasezgisel, Sayısal Filtre, Sınıflandırma, EEG, Sinyal İşleme

Abstract:
Within the scope of this thesis study, digital filter design methods containing new
approaches have been developed to be used in the processing and classification of
biomedical signals, the effects of the obtained filters and the processed signals on the
classification performance have been evaluated in many aspects and a unique feature
extraction method has been introduced. For this purpose, firstly, using nine different
metaheuristic algorithms, Finite Impulse Response (FIR) low order and high
performance filter coefficients were optimized with the fitness functions developed
within the scope of the thesis, and the performances of these filters and traditional filters
were compared. The performances of the designed and traditional filters were analyzed
through filter performance parameters using ECG signals. Thus, optimization-based
methods have been proposed in the literature to obtain filter coefficients that can be
used in processing ECG signals. In addition, within the scope of the thesis study, the
effect of pre-processing on classification performance was examined by proposing a
filter cut-off frequency optimization approach. In this context, a classification study was
carried out using EEG signals of Alzheimer's, Frontotemporal Dementia and
Parkinson's patients. It has been observed that the classification success of signals
filtered by optimizing the cutoff frequency is 10% to 20% higher than that of unfiltered
signals. In addition, a unique feature extraction method, which is one of the basic steps
of the classification process, has been introduced within the scope of this thesis. Using
this feature extraction method and recommended pre-processing methods, EEG signals
of Parkinson's patients were classified and contributed to the literature with the high
classification performance results obtained.
Keywords: Metaheuristics, Digital Filter, Classification, EEG, Signal Processing