Motor imgeleme eeg sinyallerinin zaman-frekans spektrogramı temelli sınıflandırma yöntemlerinin incelenmesi ve karşılaştırılması
Examination and comparison of time-frequency spectrogram-based classification methods for motor imagery eeg signals
Yazar: MEHMET GÜROCAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: EEG =   ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing

Özet:
Bu çalışmada, motor imgeleme elektroensefalografi (MI-EEG) sinyallerinin zaman-frekans spektrogramı temelli sınıflandırma yöntemleri incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma yöntemleri olarak Konvolüsyonel Sinir Ağları, Özyinelemeli Sinir Ağları, Uzun-Kısa Vadeli Bellek, EfficientNet ve Görüş Transformatörü modelleri kullanılmıştır.
Motor imgeleme, bireylerin hareket etmeksizin bir hareketi zihinsel olarak hayal etmeleri sürecidir ve bu süreçte beynin ilgili motor bölgeleri aktif hale gelir. Bu sinyaller, beynin motor korteksinde oluşan elektriksel aktivitelerin ölçülmesiyle elde edilir ve bu sinyallerin analizi, çeşitli hareketlerin algılanması ve sınıflandırılması için önemlidir.
Bu çalışma kapsamında, 8 farklı denekten sağ el, sol el, sağ ayak ve sol ayak imgeleme verileri toplanmıştır. Oluşturulan uygulama ile bilgisayar destekli deney yönetimi kullanılarak katılımcıların uygulama tarafından verilen yönergeleri takip etmeleri sağlanmıştır. Toplanan verilere segmentasyon, bant geçiren filtre ve baz düzeltmesi işlemleri uygulanmış ve her biri sinyal zaman-frekans spektral analiz yöntemleri ile spektrograma dönüştürülmüştür. Spektrogram dönüşümünde özellikle C3 ve C4 kanallarının verileri kullanılmış ve bu iki kanalın spektrogram görüntüleri, enerji farklılıkların mümkün olduğunca ön planda olması için birbirinden çıkarılmıştır. Elde edilen çıkarılmış görüntüler, derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılmıştır.
Bu çalışmada yapılan sınıflandırma sonuçlarına göre en iyi sonuçlara Konvolüsyonel Sinir Ağları modeli ile ulaşılmış ve sağ el-sol el sınıflandırmalarında %75,53, sağ ayak-sol ayak sınıflandırmalarında %72,81 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu sonuçlar, motor imgeleme Elektroensefalografi (EEG) sinyallerinin zaman-frekans spektrogramları kullanılarak etkin bir şekilde sınıflandırılabileceğini göstermektedir. Özellikle, literatürde az sayıda bulunan sağ ayak-sol ayak imgelemeleri de sağ el-sol el imgelemeleri ile ele alınmıştır.
Çalışma, MI-EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında zaman-frekans analiz yöntemlerinin etkinliğini ortaya koyarak, beyin-bilgisayar arayüzü ve nörorehabilitasyon alanlarında uygulamaların geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Abstract:
In this study, classification methods based on time-frequency spectrograms of motor imagery electroencephalography (MI-EEG) signals were examined and compared. The classification methods used include Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory, EfficientNet, and Vision Transformer models.
Motor imagery is the process where individuals mentally visualize a movement without physically performing it, during which the relevant motor regions of the brain become active. These signals are obtained by measuring the electrical activities occurring in the motor cortex of the brain, and the analysis of these signals is crucial for detecting and classifying various movements.
In this study, motor imagery data for the right hand, left hand, right foot, and left foot were collected from 8 different subjects. The participants were instructed to follow the guidelines provided by the application using computer-assisted experiment management. The collected data were subjected to segmentation, band-pass filtering, and baseline correction, and each signal was transformed into a spectrogram using time-frequency spectral analysis methods. In the spectrogram transformation, the data from the C3 and C4 channels were specifically used, and the spectrogram images of these two channels were subtracted from each other to highlight the energy differences as much as possible. The obtained differential images were classified using deep learning methods.
According to the classification results in this study, the best results were achieved with the Convolutional Neural Networks model, with an accuracy rate of 75.53% for right hand-left hand classifications and 72.81% for right foot-left foot classifications. These results demonstrate that motor imagery electroencephalography (EEG) signals can be effectively classified using time-frequency spectrograms. Notably, right foot-left foot imagery, which is less frequently studied in the literature, was also considered alongside right hand-left hand imagery.
This study highlights the effectiveness of time-frequency analysis methods in classifying MI-EEG signals, contributing to the development of applications in brain-computer interface and neurorehabilitation fields.