Potansiyel EEG tabanlı beyin bilgisayar arayüzleri için motor imgeleme aktivitelerinin tespit edilmesi
Detecting motor imagery activity for EEG based brain computer interface applications
Yazar: ÖZGÜR KARATAŞ
Danışman: PROF. DR. MEHMET ALİ ONUR ; DOÇ. DR. HARUN ARTUNER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography

Özet:
Bu tez çalışmasında, potansiyel Beyin-Bilgisayar Arayüzü uygulamaları için motor imgeleme aktivitelerinin tespit edilebilmesi, teorik ve deneysel olarak incelenmiştir. Teorik çalışma, Beyin-Bilgisayar Arayüzü sistemlerinde farklı motor imgeleme davranışlarının sınıflandırılmasına yönelik başarım oranını iyileştirmek için birkaç yaklaşıma dayalı (Ortak Ortalamaya Referanslama, Temel Bileşenler Analizi, Kör Kaynak Ayırma, Genelleştirilmiş Özdönüşüm) doğrusal uzamsal filtreleme tekniğinin performansını değerlendirmek ve karşılaştırmaktır. Uzamsal filtrelerin performanslarının değerlendirilmesi için BBA yarışma veri setleri içerisindeki farklı imgeleme davranışlarına (sağ el/sol el ve ayak/dil) ait veriler kullanılmıştır. Verilerde beyazlatma ve düzenleme parametreleri ile, uzamsal filtrelerin sınıflandırma performanslarının iyileştirilmesi hedeflenmiştir. Deneysel çalışmada, iki kanallı bir EEG cihazı kullanılarak farklı motor imgeleme davranışları (sağ el/sol el) ile değişen alfa bandı genlik düşüşü ritimlerinin (Eyleme Bağlı Desenkronizasyon, "EBD") tespit edilebilirliği incelenmiştir. Teorik çalışmada incelenen uzamsal filtreleme yaklaşımlarından Genelleştirilmiş Özdönüşüm yöntemi, aktivitenin gerçekleştiği topografik bölgenin tespiti ve elektrot ölçümleri içerisinden aktivitelere bağlı değişen sinyal örüntülerinin çıkartılması için kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar 6 sağlıklı ve sağ elini kullanan katılımcı ile gerçekleştirilmiştir ve ipucu tabanlı bir prosedür kullanılmıştır. Teorik çalışmadaki bulgulara göre, Genelleştirilmiş Özdönüşüm yaklaşımı diğer yaklaşımlara göre baskın olarak daha iyi bir sonuç vermiştir. Verilerde beyazlatma ön işlemesi uzamsal filtrelerin performansında iyi bir derecede iyileşme sağlamıştır. Genelleştirilmiş Özdönüşüm yaklaşımı için düzenleme parametreleri, genel sınıflandırma başarıları için düşük boyutta bir iyileşme gösterirken bazı denekler için iyi bir sınıflandırma başarısı sağlamıştır. Deneysel çalışmalardaki bulgulara göre, 6 katılımcı içerisinden 4 katılımcı için imgeleme aktivitelerine ait zaman dilimlerinde ve topografik olarak beynin imgelemelerle ilişkilendirilmiş bölgelerinde sinyal genliklerinin referans periyotlarına göre ortalama yaklaşık %50'sine (ort. %47,3) kadar azaldığı EBD örüntüleri, kullanılan uzamsal filtre yaklaşımı ile tespit edilebilmiştir.

Abstract:
In this study, the detection of motor imagery activities related to the potential Brain-Computer Interface applications is investigated in a theoretical and experimental way. The theoretical research focuses on several approaches (Common Average Reference, Principal Components Analysis, Blind Source Separation, Generalized Eigendecomposition) of linear spatial filters to improve the classification accuracy of different motor imagery activities in Brain-Computer Interface systems. Various motor imagery activities (right hand/left hand and foot/tongue) in BCI Competition datasets are used to evaluate the spatial filter performances. It is aimed to improve the classification accuracy performance of spatial filters by regularizing and whitening operations in the data. In the experimental study, the detectability of alpha-band amplitude drop rhythms (Event-Related Desynchronization, "ERD") varying with different motor imagery behaviors (right hand/left hand) was investigated by using a two-channel EEG device. Generalized Eigendecomposition method, which is one of the spatial filtering approaches examined in the theoretical study, was used to determine the activity-dependent topographical localization and to signal patterns from the electrode measurements. Experimental studies were carried out with 6 healthy and right-handed participants, and a cue-based procedure was used. Based on the theoretical research findings, the Generalized Eigendecomposition approach yielded a significantly better outcome than other methods. The data whitening preprocesses provided a good improvement in the performance of spatial filters. Regularization for the Generalized Eigendecomposition showed a low improvement in overall classification accuracy, and it provided good classification success for some subjects. Based on the findings in the experimental studies, for 4 of 6 participants, the ERD patterns in the periods of the imagery activities and topographically associated regions of the brain were determined by the spatial filter approach, where the signal amplitudes decreased by an average of about 50% (mean: %47,3) compared to their reference periods.