Diferansiyel entropi yöntemi kullanilarak EEG verilerinden duygu tanima ve siniflandirma
Emotion recognition and classification from EEG data using differential entropy method
Yazar: ALİ TATLI
Danışman: PROF. DR. MAHMUT TOKMAKÇI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: İşaret işleme = Signal processing

Özet:
Bu çalışmada, Elektroensefalografi (EEG) sinyalleri üzerinde diferansiyel entropi yaklaşımından yararlanılarak duygu tespiti için kurulan bir model geliştirilmiş ve GAMEEMO veri seti örneği olarak sunulmuştur. Duygusal durumların karmaşık doğası gereği geleneksel duygu sınıflandırma yaklaşımları yüksek hassasiyet elde etmekte sıklıkla başarısız olmaktadır. Çalışma, sınıflandırma işleminin doğruluğunu artırmak için makline öğrenimi algoritmalarıyla birlikte gelişmiş sinyal işleme tekniklerini içermektedir. Çeşitli duygusal durumlarla ilişkilendirilmiş karmaşık EEG verileri doğru bir şekilde anlamlı bilgiye dönüştürmek üzere diferansiyel entropi yaklaşımından yararlanılmıştır. GAMEEMO'nun havacılık uygulamalarında kullanılabilecek veri seti özelliklerine sahip oluşu ve içerdiği özellikler nedeniyle duygusal durumların doğru bir şekilde izlenmesini gerektiren alanlarda geniş kullanışlılığı bulunması nedeniyle çalışma konu olmuştur. Diferansiyel entropiden yararlanılarak geliştirilen sınıflandırma modeli %99.70 seviyesinde bir sınıflandırma başarısı elde ederek daha karmaşık teknikleri geride bırakmayı başarmıştır. Araştırma bulguları, çalışmada önerilen yaklaşımın EEG tabanlı duygu tanımada gürbüz bir çözüm modeli olduğunu ortaya koymaktadır. Bu yaklaşımın beyin-bilgisayar arayüzü (BCI), zihinsel sağlık izleme, uyarlanabilir öğrenme sistemleri ve havacılık gibi çeşitli alanlarda potansiyeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In the present study, we put forth a methodology for emotion recognition using electroencephalography (EEG) signals, with a focus on the significant role of differential entropy as a feature and the evaluation conducted on the GAMEEMO dataset. Achieving high precision in traditional emotion identification systems proves challenging due to the intricate and nuanced nature of emotional states. The improvement of classification accuracy is achieved through the utilization of sophisticated signal processing techniques in conjunction with machine learning algorithms. By employing differential entropy, we were able to precisely quantify the intricacy and fluctuation of EEG data connected to diverse emotional states. The GAMEEMO dataset displays similarities to datasets utilized in aviation applications, pointing to its wider usefulness in domains that mandate precise monitoring of emotional states. The accuracy of our simplified classification model, which was developed using the differential entropy method, reached an impressive 99.70%. The performance of this model outshined that of more intricate techniques. The research findings demonstrate that our method serves as a reliable solution for EEG-based emotion recognition. This approach demonstrates potential in a multitude of fields including human-computer interface (BCI), mental health monitoring, adaptive learning systems, and aviation.