Mutluluk eğitiminin EEG sinyalleri üzerine etkisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of happiness training effect of EEG signals with machine learning methods
Yazar: AYŞE SAYMAZ
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez çalışmasında; mutluluk eğitimi programının EEG sinyalleri üzerinde etkisinin olup olmadığı ya da bu etkinin ne ölçüde meydana geleceği araştırılmıştır. Araştırma kapsamında; mutluluk eğitimi almış 18 katılımcı (eğitim grubu) ve bu süre içerisinde eğitim verilmeyen 12 katılımcı (kontrol grubu) bulunmaktadır. Her iki gruptan da eğitim süresinin başında ve sonunda EEG sinyal kaydı yapılmıştır. Sinyaller bipolar elektrot montajı ile sağ ve sol frontoparietal bölgelerinden kaydedilmiştir. Kaydı alınan EEG sinyallerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak sinyallerin alt bileşenlerine (gama, beta, alfa, teta, delta) ayrılması sağlanmıştır. Elde edilen alt bileşenlere istatistiksel öznitelik çıkarma algoritmaları (ortalama, standart sapma, ortalama güç, basıklık, çarpıklık) uygulanmıştır. Mutluluk eğitimi öncesi ve sonrası durumlarını kıyaslamak için makine öğrenmesi yöntemlerinden Karar Ağacı, K – en yakın komşu, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. K – parçalı çapraz doğrulama metodu uygulanarak sınıflandırıcıların eğitimi sağlanmıştır. Sınıflandırma işlemi çalışmada kullanılan özniteliklerin farklı kombinasyonları ile elde edilen 4 farklı öznitelik grubu kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırma işlemi ile elde edilen başarım oranları oldukça yüksektir. 
Ayrıca çalışma kapsamında; eğitim öncesi ve sonrası durumlarını kıyaslamak için sol ve sağ kanallar için de sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Bu sınıflandırma işlemi ile amaç; beyin yarı kürelerinin hangisinde ne ölçüde bir değişiklik meydana geleceğini saptamaya çalışmaktır. Sol kanal üzerinde yapılan sınıflandırmada elde edilen başarım oranları sağ kanal üzerinde yapılan sınıflandırma ile elde edilen başarım oranlarından yüksek olmuştur. Bu sonuç eğitim programının mutluluğu artırdığını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis study; It has been investigated whether the happiness education program has an effect on EEG signals or to what extent this effect will occur. In the scope of the research; There are 18 participants (training group) with happiness education and 12 participants (control group) who did not receive training during this period. EEG signals were recorded from both groups at the beginning and at the end of the training period. Signals were recorded from the right and left frontoparietal regions by bipolar electrode assembly. By applying Discrete Wavelet Transformation to recorded EEG signals, the signals are separated into sub -components (gamma, beta, alpha, theta, delta). The statistical feature extraction algorithms (mean, standard deviation, mean power, kurtosis, skewness) were applied to the obtained subcomponents. Decision Tree, K - closest neighbor, Naive Bayes and Support Vector Machines were used to compare the pre-post and post-happiness situations. Classifiers were trained by applying K - piecewise cross-validation method. The classification process was made by using 4 different feature groups obtained with different combinations of the features used in the study. The performance rates obtained by the classification process are quite high.
Also within the scope of the study; Classification studies were also conducted for left and right channels in order to compare their status before and after the training. The purpose of this classification process is; to try to determine to what extent the brain hemispheres will change to what extent. The performance rates obtained in the classification made on the left channel were higher than the performance rates obtained with the classification made on the right channel. This result shows that the training program increases happiness.