Bazı baharat kokularının koklanması sırasında oluşan EEG işaretlerinin incelenmesi ve sınıflandırılması
Classification of electroencephalography signals recorded during smelling of some spice odors
Yazar: HİLAL ALTUN
Danışman: YRD. DOÇ. ÖNDER AYDEMİR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sinir sisteminin komuta merkezi olan insan beyninin görevlerinden biri de duyu organlarından gelen uyartıları alıp değerlendirmesidir. Beyine gelen bu uyaranlara karşı beynin verdiği tepkiyi ölçmenin çeşitli yolları bulunmaktadır. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, elektrokortikografi, magnetoensefalografi, elektroensefalografi (EEG) gibi çoğaltılabilecek olan bu teknikler arasında bu çalışmada da kullanılan elektroensefalografi sıklıkla tercih edilmektedir. Kolay elde edilebilmesi, acı vermemesi ve diğerlerine kıyasla daha ucuz olması gibi avantajları EEG'yi tercih edilebilir kılmaktadır.
Son yıllarda beynin koku duyusuna karşı verdiği tepkiyi inceleyen EEG tabanlı çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında yüzde yüz soğuk baskı yöntemiyle elde edilmiş 4 adet doğal yağın (nane, karanfil, kekik, biberiye) koklatılması sonucunda ortaya çıkan EEG verileri 4 ayrı oturumda kaydedilmiştir. Kayıtlar Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü bünyesindeki EEG Araştırma Laboratuvarında gerekli etik izinler alınarak yapılmıştır. Deneylere katılan ve yaş ortalaması 23.5 olan 8 erkek gönüllü bireyin 7'si bölüm lisans öğrencilerinden 1'i ise yine bölüm hocalarından seçilmiştir. Dalgacık dönüşümü, basıklık, çarpıklık, aritmetik ortalama, türev toplamı, tekil değer ayrışımı ve türev değerlerine dayalı çıkarılan öznitelik vektörleri k-en yakın komşuluk yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Sonuçta önerilen metotlarla tüm kişiler için ortalama %75.41 sınıflandırma doğruluğu ile kokular birbirinden ayırt edilebilmiştir.

Abstract:
One of the function of the human brain, the command centre of the nervous system, is receiving and evaluating stimuli from sensory organs. There are several techniques to measure the reaction of the brain to these stimuli. Functional magnetic resonance imaging, electrocorticography, magnetoencephalography, electroencephalography (EEG) are the techniques used and EEG is the most preferred technique and it is also used in this study. Advantages such as easy acquisition, no pain and being cheaper than others make EEG preferable. 
EEG based studies to execute the response of the brain to the sense of smell have been conducted over the last few years. In this thesis, EEG data obtained from smelling 4 natural oil (peppermint, clove, thyme, rosemary) which were obtained with one hundred present cold pressure method, were recorded in 4 separate sessions. The records were made by taking the necessary ethical permits in the EEG Research Laboratory in Electrical and Electronics Engineering Department of Karadeniz Technical University. Having a mean age of 23.5, seven of the 8 male volunteers participating in the experiments were selected from the department undergraduate students and 1 from the department lecturer. The feature vectors obtained from wavelet transform, kurtosis, skewness, mean, sum of derivative, singular value decomposition and derivative were classified with the k-NN method. The two class classification of the odorants were observed and with the proposed methods they were separated with an approximately 75.41% accuracy for all volunteers.