EEG+YKS Tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzü Sistemlerinde Makine Öğrenme Tekniklerinin Kullanımına İlişkin İnceleme
EEG+YKS Tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzü Sistemlerinde Makine Öğrenme Tekniklerinin Kullanımına İlişkin İnceleme
Yazar: Ergün, Ebru; Aydemir, Önder; Korkmaz, Onur Erdem
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 1, 2023
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Hibrit,Elektroensefalografi,Yakın Kızılötesi Spektroskopisi,Beyin Bilgisayar Arayüzü,Sınıflandırma,Öznitelik Çıkarma

Beyin-bilgisayar arayüzü (BBA), kişinin beyin aktivitesini algılayan ve bu aktiviteyi bir bilgisayar veya diğer dış cihazlarla iletişim kurmak için kullanılabilir bir formata çeviren sistemdir. BBA sistemleri için çeşitli beyin görüntüleme teknikleri, giriş işareti olarak kullanılmaktadır. Diğer alternatiflere göre birçok avantajı olmasından dolayı elektroensefalografi (EEG), BBA sistemlerinde sıkça tercih edilmektedir. Ancak, sadece EEG kullanarak yapılan çalışmalar, BBA sistemlerinin performansını tatmin edici bir seviyeye yükseltememiştir. Son yıllarda, beyin görüntüleme yöntemlerinin kendilerine özgü avantaj ve dezavantajlarından ötürü farklı sinyal kayıt yöntemlerini bir araya getirerek kullanma eğilimi artmıştır. Bu çalışmada, EEG+ yakın kızılötesi spektroskopisi (YKS) tabanlı BBA sistemlerinde makine öğrenme tekniklerinin kullanımına ilişkin yapılan mevcut araştırmaların bir incelemesi sunulmaktadır. Öncelikle, EEG ve YKS sinyallerinin tekli nasıl kullanıldığı ve daha sonra bu iki sinyalin nasıl hibrit BBA sistemlerinde bir araya getirildiği ilgili literatürle sunulmuştur. Çalışmalar incelendiğinde, hibrit BBA ile EEG’ye göre sınıflandırma doğruluğu ortalama %7.58, YKS’ye göre ise %13.04 artış hesaplanmıştır. Ulaşılan sonuç, hibrit BBA sistemlerinin insan-makine etkileşimini iyileştirmeye önemli katkılar sağlayacağını göstermektedir.

Beyin-bilgisayar arayüzü (BBA), kişinin beyin aktivitesini algılayan ve bu aktiviteyi bir bilgisayar veya diğer dış cihazlarla iletişim kurmak için kullanılabilir bir formata çeviren sistemdir. BBA sistemleri için çeşitli beyin görüntüleme teknikleri, giriş işareti olarak kullanılmaktadır. Diğer alternatiflere göre birçok avantajı olmasından dolayı elektroensefalografi (EEG), BBA sistemlerinde sıkça tercih edilmektedir. Ancak, sadece EEG kullanarak yapılan çalışmalar, BBA sistemlerinin performansını tatmin edici bir seviyeye yükseltememiştir. Son yıllarda, beyin görüntüleme yöntemlerinin kendilerine özgü avantaj ve dezavantajlarından ötürü farklı sinyal kayıt yöntemlerini bir araya getirerek kullanma eğilimi artmıştır. Bu çalışmada, EEG+ yakın kızılötesi spektroskopisi (YKS) tabanlı BBA sistemlerinde makine öğrenme tekniklerinin kullanımına ilişkin yapılan mevcut araştırmaların bir incelemesi sunulmaktadır. Öncelikle, EEG ve YKS sinyallerinin tekli nasıl kullanıldığı ve daha sonra bu iki sinyalin nasıl hibrit BBA sistemlerinde bir araya getirildiği ilgili literatürle sunulmuştur. Çalışmalar incelendiğinde, hibrit BBA ile EEG’ye göre sınıflandırma doğruluğu ortalama %7.58, YKS’ye göre ise %13.04 artış hesaplanmıştır. Ulaşılan sonuç, hibrit BBA sistemlerinin insan-makine etkileşimini iyileştirmeye önemli katkılar sağlayacağını göstermektedir.