Bilişsel yorgunluğun EEG sinyallerinin gama bandından tespiti
Detection of cognitive fatigue from gamma band of EEG signals
Yazar: SEVDE GÜL KORKMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Beyin = Brain ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Frekans bandı = Frequency band ; Yorgunluk = Fatigue

Özet:
Bilişsel yorgunluk, var olan bilişsel performansı devam ettirebilmek için sürekli olmayan bir yetersizlik durumudur ve uzun süren aktiviteler veya stres altında uzun süre çalışma sonucu meydana gelen psiko-biyolojik bir durumdur. Bilişsel yorgunluk yapılan işte hataların artmasına, çeşitli güvenlik zafiyetlerinin ortaya çıkmasına ve performans azalmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle bilişsel yorgunluğun tespiti bazı meslek grupları için oldukça önemlidir. Bu amaç doğrultusunda yapılan bu tez çalışmasında, kullanım-ulaşım açısından avantaj sağlayan EEG sinyalleri kullanılarak bilişsel yorgunluk tespit edilmeye çalışılmıştır. Bilişsel yorgunluğun tespiti amacıyla oluşturulan paradigma kullanılarak toplam 8 katılımcıyla deneyler gerçekleştirilmiş ve EEG sinyalleri kaydedilmiştir. Kaydedilen EEG sinyalleri kullanılarak, beynin farklı bölgelerinin, farklı frekans bantlarının ve farklı EEG uzunluklarının bilişsel iş yükününün sınıflandırması üzerine etkisi araştırılmıştır. Ayrıca dilenme ve bilişsel iş yükünün olduğu durumlardaki EEG sinyallerinin bant güçleri grafiksel açıdan karşılaştırılmıştır. YSA algoritmasıyla tüm elektrotların gama frekansına ait bant gücü ve 5 s uzunluğundaki EEG parçaları kullanılarak en yüksek %99.49 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Bant güçleri grafikleri değerlendirilerek yapılan karşılaştırmalı sonuçlarda ise gama, teta ve alfa frekans bantlarında özellikle frontal bölge elektrotlarında farklılık oluştuğu görülmektedir.

Abstract:
Cognitive fatigue is a discontinuous inability to maintain the existing cognitive performance and is a psycho-biological condition that occurs as a result of prolonged activities or working under stress. Cognitive fatigue causes an increase in errors, the emergence of various security vulnerabilities and a decrease in performance. For this reason, the detection of cognitive fatigue is very important for some occupational groups. In this thesis study conducted for this purpose, cognitive fatigue was tried to be determined by using EEG signals, which provide advantages in terms of use-transportation. Experiments were carried out with a total of 8 participants using the paradigm created for the detection of cognitive fatigue and EEG signals were recorded. Using the recorded EEG signals, the effects of different brain regions, different frequency bands and different EEG lengths on the classification of cognitive workload were investigated. In addition, band power of EEG signals in situations with resting and cognitive workload were compared graphically. With the ANN algorithm, the highest 99.49% classification accuracy was obtained by using the band power of the gamma frequency of all electrodes and the 5 s-long EEG fragments. In the comparative results made by evaluating the band power graphs, it is seen that there is a difference in the gamma, theta and alpha frequency bands, especially in the frontal region electrodes.