Uzun kısa süreli bellek algoritması kullanılarak eeg tabanlı kimliklendirme sistemi tasarımı
Eeg based identification system design using long short term memory algorithm
Yazar: FURKAN BALCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ ORALHAN
Nuh Naci Yazgan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İnsan beynindeki kompleks organizasyon ilişkisinin anlaşılmasının kolaylaştırılması için yapay zeka ve derin öğrenme algoritmaları kullanılabilir. Derin öğrenme algoritması daha önceden eğitilen veriler ile çok fazla gizli katman ile yapay sinir ağı modeli oluşturularak bu modelin eğitilmesi ile yeni verilerin sınıflandırılması veya analizi yapan bir yaklaşımdır. Teknolojinin gelişmesi sayesinde derin öğrenmenin kullanım alanının yaygınlaşması ile biyomedikal veriler üzerinde yapılan çalışmalarda kullanılmaya da başlanmıştır. Bu tez çalışmasında elektroensefalografi işareti frekans bileşenlerinden delta dalgasının kişinin dinlenim durumunda vücudunda gelişen reaksiyonlara bağlantısallığı hipotezine bağlı kalınarak delta dalgası kişi kimliği tanıma işleminin başarımı üzerinde durulacaktır. Bu bağlantısallığının derin öğrenme algoritmasına öğretilebilmenin olabilirliği araştırılarak başarım faktörlerinin analizi yapılmıştır. 
8 sağlıklı denek üzerinde elde edilen dinlenim durumundaki elektroensefalografi (EEG) verisi kullanılarak bu sinyalle ait temel işaret dönüşümleri yapılarak bağlantısallık ve kimliklendirmede kullanılıp kullanılamayacağının analizleri yapay zeka algoritması üzerinden yapılmıştır.
Bu çalışma sonucunda elde edilen bulgular, uzun kısa süreli bellek algoritması kullanılarak yürütülecek gelecek çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Artificial intelligence and deep learning algorithms can be used to facilitate understanding of the complex organizational relationship in the human brain. The deep learning algorithm is an approach that makes classification or analysis of new data by training this model by creating artificial neural network model with many hidden layers with previously trained data. Thanks to the development of technology, it has begun to be used in studies on biomedical data with the widespread use of deep learning. In this thesis, the success of the delta wave person identification recognition will be emphasized by adhering to the hypothesis that the electroencephalographic signal frequency components are connected to the reactions developing in the body of the delta wave. Performance factors were analyzed by investigating the likelihood of being able to teach this connectivity to the deep learning algorithm.
Using the electroencephalography (EEG) data in the resting state obtained on the planned parcels, the analysis of whether this signal can be used in connectivity and identification by making basic signal transformations has been made through the artificial intelligence algorithm.
The findings to have obtained as a result of this study are thought to contribute to the studies to be carried out using the long short term memory algorithm.