Durağan hal görsel uyaran tabanlı beyin bilgisayar arayüzü için optimum uyaran özelliklerinin belirlenmesi ve gerçeklenmesi
Determination of feature of optimum stimulus and design for SSVEP based brain computer interface
Yazar: ZEKİ ORALHAN
Danışman: DOÇ. DR. MAHMUT TOKMAKÇI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
EEG tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinden olan, görsel uyaran tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinde; görsel uyaran modeli ve görsel uyaran yanıt sinyallerinin analiz yöntemi, bilgi aktarım hızını etkileyen en önemli iki etkendir. Bilgi aktarım hızı (BAH), elektroensefalogram (EEG) tabanlı beyin bilgisayar arayüzü (BBA) sistemlerinin performansını ölçen önemli bir parametredir. 
Bu tez çalışmasında, optimum uyaran özellikleri için literatür taraması yapılmış ve bilgisayar ekranı (LCD: Liquid crystal display) üzerinde programlanabilen bir uyaran yazılımı gerçekleştirilmiştir. Bu yazılım ile uyaranların görsel şekli, rengi, boyutu, ekrandaki sayıları, frekansları ve aktif/pasif kalma sürelerinin oranı (duty cycle), zamana bağlı uyaran parlaklığı ve ekranda kalma süreleri ayarlanabilmektedir. Literatürdeki uyaran özellikleri kapsamında bazıları için deneyler yapılmıştır. Uyaranların; aktif/pasif kalma sürelerinin oranı (duty cycle) ve zamana bağlı uyaran parlaklığına göre durağan hal görsel uyaran yanıtları analiz edilmiştir. Bu uyaran özellikleri birbirleri ile olan çeşitli varyasyonları ile birlikte ele alınmıştır. Deney sırasında, gönüllülerin EEG kayıtları 19 kanallı EEG kayıt cihazı ile alınmıştır. Elde edilen EEG kayıtları öncelikle olarak ön işleme aşamasından geçirilmiş olup, çeşitli sinyal analiz metotları ile incelenmiştir. Sinyaller, spektral güç yoğunluklarının yanı sıra çok değişkenli istatiksel analiz metotlarından olan kanonik korelasyon analizi (KKA) ile incelenmiş olup hangi frekansta ve hangi özelliklere sahip uyaranlarda en yüksek frekans tespiti ortalama doğruluk ve ortalama BAH' a ulaşıldığı araştırılmıştır. Böylece durağan hal görsel uyaran tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemleri için optimum uyaran modelleri araştırılmıştır. Ayrıca en yüksek ortalama BAH' ı veren frekanstaki uyaranlarla yapılan deney kayıtları için KKA'nın yanı sıra bu analiz tabanlı geliştirilen; Çoklu küme kanonik korelasyon analizi (ÇKKKA), Çoklu yol kanonik korelasyon analizi (ÇYKKA) metotları ile olabilirlik oranı testi (OOT) ve en küçük mutlak daralma ve seçme operatörü (EKMDSO) metotları ile incelenmiştir. 
Son olarak uyaran özelliklerinin ve metotların sonuç çıktılarının kıyaslamaları yapılmıştır. KKA analizi sonuçlarına göre uyaran beta bandında ve duty cycle değeri %40 ile zamanla değişen parlaklığa sahip iken, frekans tespiti ortalama doğruluk oranı %96,88'e ulaşmış olup, ortalama BAH literatürde genellikle kullanılan %50 duty cycle değerindeki ve sabit parlaklığa sahip uyarana göre %25,38 iyileştirilmiştir. Buna ek olarak karşılaştırılan metotlar içerisinde ÇKKKA metodu kullanıldığında ortalama frekans tespiti doğruluk oranı daha yüksek olduğu da belirlenmiştir.

Abstract:
State Visual Evoked Potential (SSVEP) based BCI is a kind of EEG based BCI system. The significant factors both visual stimulus and analyse of SSVEP response affect the information transfer rate for SSVEP based BCI systems. Information Transfer Rate (ITR) is a very crucial metric that has been used to evaluate general performance of EEG based brain computer interface (BCI) systems. Steady 
In this thesis, primarily literature was researched for investigating optimum stimulus features. Hence, flicker stimulator software was developped. According to this software, some features of flicker are programmable. This features are stimulus' shape, size, color, size, quantity, frequency, duty cycle value, brightness and duration time. Experiments were performed according to the literature research of stimulus. Steady state visual evoked potential (SSVEP) responses were analyzed according to the duty cycle value and brightness of stimulus. Moreover, variation of this features of stimulus were combined. During the experiment, EEG signal were acquired via 19 EEG channel device. First of all, EEG signal quality was improved on preprocessing step. After that, power density of signal and multivariate signal method that Canonical correlation analysis (CCA) was used to analyse EEG data for SSVEP. According to the CCA method, frequency recognition average accuracy and average ITR were investigated in which flicker model. Thus, optimum stimulus models were obtained for SSVEP based brain computer interface (BCI) systems. Also, according to the CCA results most performed frequency stimuli experiment's EEG signals were analyzed using multi set canonical correlations analysis (MsetCCA), multi way canonical correlations analysis (MwayCCA),  likelihood ratio test (LRT) and least absolute shrinkage and selection operatör (LASSO) besides CCA. 
Lastly analysis results were compared according to the features of stimuli and signal processing methods. According to the CCA, the maximum frequency recognition average accuracy of the experiment was 96.88% when the frequency of flicker was in beta band and its duty cycle was 40% with a brightness tuning wave. Under the same conditions stated above, average ITR was improved 25.38% according to the most commonly used flicker model which is square wave and has 50% duty cycle. Also frequency recognition average accuracy reached highest value according to the MsetCCA method.