Eşzamanlı ve kişiden bağımsız çalışabilen olasılıksal 3-boyutlu sütun flaşlanması esaslı beyin bilgisayar arayüzü heceleme sistemi
Probabilistic 3-dimensional column flashing based brain computer interface speller system that works simultaneously and subject independent
Yazar: ONUR ERDEM KORKMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR ; PROF. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Olay ilişkili potansiyeller = Event related potentials ; Çoklu arayüz = Multiple interface

Özet:
Beyin Bilgisayar Arayüzleri (BBA), kişilerin kas sistemlerini kullanmadan bilgisayarı, tekerlekli sandalyeyi ya da nöroprotezleri kullanmalarını sağlayan iletişim sistemleridir. EEG tabanlı BBA alanında yapılan araştırmalardaki temel amaç, yeni uygulamalar ortaya koymanın yanı sıra var olan yöntemlerden daha yüksek sınıflandırma doğruluğuna ve veri hızına sahip yeni bir yöntem geliştirmektir. 
En popüler EEG tabanlı BBA sistemlerinden biri P300 tabanlı heceleme modelidir. Bu model, bir matriste yer alan hedef karaktere ait satır ve sütun flaşlandığında ortaya çıkan P300 sinyallerinin yakalanması esasına göre çalışır. Gerçekleştirilen bu tez çalışmasında ALS gibi felçli bireylerin gerçel zamanlı olarak çevreleri ile yazarak iletişim kurmalarını sağlayabilecek hızlı ve yüksek performanslı bir beyin bilgisayar arayüzü geliştirilmiştir. Bu çalışmanın bir diğer özgün yanı ise, geliştirilen modelin kişiden bağımsız olması yani yeni bir kullanıcı için ekstra bir eğitim veya kalibrasyon aşamasına gerek duymadan tak-kullan özelliğinde olmasıdır. İstenen kelimenin olasılığı veri tabanında var olan sözlükten hesaplanarak sıradaki harfin klasik yöntemlere göre daha fazla flaşlanmasını sağlayan BBA sistemi geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen BBA sisteminde olasılıksal ve P300 genliğinin büyük olmasını sağlayan 3 boyutlu sütun uyaran sunum paradigması kullanılmıştır. Önerilen kişiden bağımsız çevrimiçi çalışan  olasılıksal model 15 kişi ile test edilmiş ve %92.17 doğrulukla karakter tespiti yapılmıştır.

Abstract:
Brain-Computer Interfaces (BCI) are communication systems that enable people to use computers, wheelchairs, or neuroprostheses without muscle systems. The primary purpose of research in EEG-based BCI is to develop a new method with higher classification accuracy and data rate than existing methods and reveal new applications.
One of the most popular EEG-based BCI systems is the P300-based spelling model. This model works based on capturing the user's P300 signals when the row and column of the target character are flashed, along with randomly flashing the rows and columns of the letters in a matrix. In this thesis, a fast and high-performance brain-computer interface has been developed that enables individuals with paralysis such as ALS to communicate with their environment in real time by writing. Another unique aspect of this study is that the developed model is independent of the person; it has a plug-and-use feature without extra training or calibration steps for a new user. By calculating the probability of the desired word from the dictionary available in the database, the BCI system has been developed, which enables the next letter to be flashed more than conventional methods. In the BCI system, a 3-dimensional column stimulus presentation paradigm was used, which is probabilistic and ensures that the P300 amplitude is large. The proposed person-independent probabilistic model working online was tested with 15 people, and character detection was performed with an accuracy of 92.17%.