Bilişsel yorgunluğun EEG işaretleri ile sınıflandırılması
Classification of cognitive fatigue with eeg signs
Yazar: AYŞE EKİM
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bilişsel yorgunluk, beyinin aşırı aktivitesinden kaynaklanır. Uzun süreli
konsantrasyon, yüksek risk altında stresli çalışma ve uykusuzluk gibi diğer faktörlerden de
kaynaklanabilir. Bilişsel yorgunluk üretkenliğin azalmasına ve güvenlik risklerinin
artmasına yol açar. Bu tez çalışmasında bilişsel yorgunluk öznel verilere bağlı kalmadan
hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmek istenmiştir. Bunun için CogBeacon veri seti
kullanılmıştır. Bu veri seti 19 kadın ve erkek katılımcıdan iki oturumda gerçekleştirilen 76
bilişsel görev esnasında, 4 elektrotlu MUSE EEG cihazı yardımıyla toplanmıştır. Toplanan
ham EEG rast gele ayrılmıştır. Genelde ses sinyallerinin analizinde kullanılan 12 farklı
katsayının hesabı yapılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Öznitelik olarak OK, LD,
OMD, DOMD1, DOMD2 ve GOMD denenmiştir. En iyi sonuçlar MFKK ve GTKK
hesapladıktan sonra k-EYK ve DVM algoritmalarıyla yapılan sınıflandırma işlemleri sonucu
elde edilmiştir. MFKK hesaplandıktan sonra yapılan sınıflandırmada k-EYK sınıflandırma
doğruluğu %78.72, DVM sınıflandırma doğruluğu %78.43, aynı şekilde GTKK
hesaplandıktan sonra yapılan sınıflandırmada k-EYK sınıflandırma doğruluğu %78.08,
DVM sınıflandırma doğruluğu %76.61 olarak hesaplanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Bilişsel Yorgunluk, Elektroensefalografi (EEG), Mel Frekans Kepstral
Katsayısı (MFKK), Gammatone Kepstral Katsayısı (GTKK)

Abstract:
Cognitive fatigue is caused by excessive activity of the brain. It can be caused by other
factors such as prolonged, high-risk stress work and insomnia. Cognitive fatigue leads to
decreased productivity and increased safety risks. In this thesis, it was aimed to determine
cognitive fatigue quickly and accurately without depending on subjective data. For this,
CogBeacon data set was used. This dataset was renewed from 19 female and male
participants, including 76 cognitive tasks in two sessions, with a 4-electrode MUSE EEG
headset. The raw EEG collected was randomly assigned. The classification process was
made by calculating the 12 different coefficients generally used in the analysis of audio
signals. Root mean square, log detector, mean absolute value, modified mean absolute value
1, modified mean absolute value 2 and enhanced mean absolute value have been tested as
attributes. The best results were obtained as a result of the classification processes made with
KNN and SVM algorithms after calculating MFCC and GTCC. In the classification made
after the calculation of the MFCC, the classification accuracy with KNN is 78.72% and SVM
classification accuracy as 78.43%. In the classification made after the calculation of GTCC,
KNN classification accuracy was calculated as 78.08% and SVM classification accuracy as
76.61%.
Keywords: Cognitive Fatigue, Electroencephalography (EEG), Mel Frequency Cepstral
Coefficient (MFCC), Gammatone Cepstral Coefficient (GTCC