EEG işaretleri kullanılarak epilepsi nöbet tahmin sisteminin fpga tabanlı donanım ile gerçekleştirilmesi
Application  of  epilepsy  seizure  prediction  system  to  fpga  based hardware using EEG signals
Yazar: ERCAN COŞGUN
Danışman: DOÇ. DR. ANIL ÇELEBİ ; PROF. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayar donanımları = Hardware ; Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Epilepsi = Epilepsy ; Kapı dizileri = Gate arrays ; Yazılım mimarisi = Software architecture

Özet:
Epilepsi nöbetlerini gerçek zamanlı tahmin edebilen sistemlerin geliştirilmesi, epilepsi 
hastaları için büyük umut arz etmektedir. Bu sistemler hastaların nöbet esnasında oluşan 
bilinç kaybı esnasında geçirebilecekleri kazaların önlemeyi amaçlamaktadır. Bu yüzden 
epilepsi  nöbetlerini  önceden  tahmin  edebilen  sistemlerin  hem  gerçek  zamanlı 
kullanılabilmeleri hem de hastanın günlük aktivitelerini engellemeyecek yapıda olmaları 
gerekmektedir. Bu çalışmada unipolar olarak yüzey elektrotundan alınan EEG verisi ile 
hastaya  özgü  bir  tahmin  sistemi,  gerçek  zamanlı  olarak  gömülü  işlemci  ve 
programlanabilir  mantık  bloğu  içeren  bir  mimari  üzerinde  gerçekleştirildi.  Önerilen 
sistemde  "The  European  Epilepsy  Database"  kullanılarak  EEG  verisine  ön  işlem 
uygulandı.  Daha  sonra  verinin  öznitelikleri  çıkartıldı.  Özniteliklerin  önem  derecesi 
hesaplandı ve öznitelik seçimi  yapıldı. Sınıflandırma  bir makine öğrenmesi algoritması 
olan  RusBoosted  Tree  kümeleme  yöntemi  ile  yapıldı.  Ardından  test  işlemi  yapıldı. 
Sınıflandırma sonucuna son işlem uygulanarak eşik değerleri belirlendi. Böylece yanlış 
alarmların ve hatalı sınıflandırma engellendi. Kanal seçimi en yüksek ağırlıklı ortalama 
duyarlılığına  sahip  ve  pre-iktal  inter-iktal  dönemler  arası  en  yüksek  değişinti  farkına 
göre  yapıldı.  Ayrıca  kanal  seçim  yöntemi  ile  seçilen  kanallar  kullanılarak  hibrit  bir
sınıflandırma  yapıldı.  Test  işlemi  sonunda  başarım  kriteri  olarak  hassasiyet,  saatte 
verilen  yanlış  alarm  oranı  ve  ortalama  tahmin  süreleri  hesaplandı.  Bu  parametrelerin 
değerleri  çalışma1  çalışma2  ve  çalışma3  için  sırasıyla  %77;  0,026;  36  dakika;  %71;
0,05;  35  dakika,  %79;  0,049;  34  dakika  olarak  elde  edildi.  Bu  çalışma,  literatürdeki
diğer birçok çalışmaya kıyasla daha iyi performans sunmaktadır. Ayrıca bu çalışma tek 
elektrotlu  EEG  verisi  ile  donanıma  uygulandığı  için  diğerlerinden  farklılık 
göstermektedir.  Bu  çalışmada  elde  edilen  sonuçlar  sistemin  ileride  geliştirilecek  bir 
mobil platforma uygulanabilirliğini göstermektedir.

Abstract:
Developing systems that could predict epileptic seizures in real time,  promises hope for 
patients  with  epilepsy.  These  systems  aim  to  prevent  accidents  that  patients  could 
experience during loss of conscience that results from seizure. For that reason, systems 
predicting  epileptic  seizures  beforehand  should  be  used  in  real  time  and  should  not 
make the daily lives of patients difficult. In this study, by using  EEG data that is taken 
from  surface  electrode  with  unipolar  method,  patient-specific  prediction  system  is 
developed. This system involves real time embedded processor and programmable logic 
structure.  In  the  system,  EEG  data  is  preprocessed  by  using  "The  European  Epilepsy 
Database".  Then,  the  feature  of  the  data  is  extracted.  The  features  are  selected  by 
calculating  their  significance  levels.  The  train  set  is  trained  with  RusBoosted  Tree 
ensemble classification which is a machine learning algorithm. The test is carried out by 
using the generated classification model. By applying post processing to classification 
result and determining thresholds, false alarms and wrong classifications are prevented. 
The  channels  which  have  the  highest  weighted  average  sensitivity  and  the  highest 
variances between pre-ictal and inter-ictal periods are selected and tested. Moreover, by 
using two selected channels, a hybrid classification is made. At the end of testing,  as 
success  criteria,  sensitivity,  the  false  prediction  rate  per  hour  and  average  prediction 
time  are  calculated.  For  case1,  case2,  and  case3,  the  values  of  these  parameters  are 
given respectively  as 77%, 0.026, 36 minutes; 71%, 0.05, 35 minutes; 79%,  0.049, 34
minutes.  This  study  presents  better  performance  compared  to  many  other  studies  in
literature. In addition, as this study is applied to the hardware  by using  single electrode 
EEG data, it differs from others. The results of the study indicate the applicability of the 
system to a mobile platform that could be developed in the future.