Beyin sinyallerinin modern spektral analiz yöntemleri ile kestirimi
The Estimation of brain signals with modern spectral analysis method
Yazar: MUHAMMET ALİ ARSERİM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKIN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2001
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Epilepsi = Epilepsy ; Spektrum analizi = Spectrum analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ill ÖZET Beyinde üretilen elektriksel aktivitelerin kaydedilen grafiğine elektroansefalografı(EEG) denmektedir. EEG, özellikle beynin fonksiyonel ve mental aktivitesi incelenirken faydalı olmaktadır. EEG işaretleri, beynin fiziksel ve zihinsel aktivitesine göre dört ana frekans bandına sahip spektral bileşenler(5, 6, et ve p dalgalan) içermektedir. EEG işaretlerinin bilgisayar ortamında incelenmesi için öncelikle işaretlerin sayısal hale getirilmesi, daha sonra da kaydedilmesi gerekmektedir. Bunun için bilgisayarla EEG cihazı arasında bir ara birim ünitesi kullanılmıştır. Sayısallaştınlıp kaydedilen EEG işaretleri modern işaret işleme tekniklerinden biri olan dalgacık dönüşümü yöntemi ile spektral bileşenlerine ayrılmıştır. Dalgacık dönüşümü yöntemi, işareti zaman ve frekans boyutunda incelemektedir. Böylece işaretlerin spektral bileşenlerinin zaman boyutunda aldığı değerleri de görmekteyiz. Bu çalışmada elde edilen EEG spektral bileşenleri bir yapay sinir ağı modelinin girişlerine uygulanmış ve yapay sinir ağı bu girişlere bağlı olarak eğitilmiştir. Buna göre yapay sinir ağının çıkışları giriş işaretine göre çıkışta insan beynine ait bazı parametreleri ortaya koymaktadır. Sonuç olarak gelişen teknolojinin yanı sıra işaret işleme tekniklerinin etkin kullanımı hastalık teşhislerinde faydalı olabilecek yenilikleri ve yapılabilecek hataları minimuma indirme olanağım beraberinde getirecektir.

Abstract:
IV SUMMARY The recorded representation of the electrical activities that are produced in the brain is called electroencephalography (EEG). EEG, may be useful, especially when investigation of the functional, and the mental activities of the brain are considered. EEG signals include spectral components(5, 0, a, (3 waves) that have four major frequency bandwidths with respect to the functional, and the mental activities of the brain. To analyze the EEG signals using computers, they must be suited digitization, and than recorded. To do this, an interface unit is used between the computer, and the Electroencephalograph The digitized, and recorded EEG signals have been distinguished into their spectral components by using Wavelet transform method which is the one of the modern signal processing technique. Wavelet transform method investigated the signal both in time and the frequency domains. So we can easily see the values of the spectral components of the signal in the time domain. In this study, the obtained spectral components of the EEG signals are applied to the inputs of artificial neural network model, and this model is trained according to these inputs. So, the outputs of the artificial neural network will show the health conditions of the patients. As a result, besides the developing technology, using signal processing techniques effectively brings the improvements that are useful in the illness' diagnosing and the opportunity of the reducing the errors that are made in the diagnosing of the illness with it.