EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ The Relationship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements
EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ The Relationship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements
Yazar: Başçıl, Muhammet Serdar
Dergi: Bozok Tıp Dergisi, Vol. 9 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ The Relationship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements

ÖZETAmaç: Bu çalışma, SAM32RFO Elektroensefalografi (EEG) cihazı ve 10/20 sistemine sahip EEG kepi kullanılarak,10 katılımcıdan belli bir düzen içerisinde kayıtlanmış olan EEG üzerinde ortaya çıkan beyin sinyallerininçene hareketleri ile ilişkisinin değerlendirilmesi amacıyla yapılmıştır.Gereç-Yöntem: Çalışma 03/09/2018-03/10/2018 tarihleri arasında üniversitemiz Elektrik-Elektronik MühendisliğiBölümünde, 10 katılımcıdan (3 kadın, 7 erkek) EEG sinyallerinin kayıtlanarak bilgisayar ortamına aktarılmasıile tamamlanmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde, standart sapma değişimlerinden faydalanılarakolasılıksal sinir ağı modeli (PNN) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar yüzde olarak sunulmuştur.Bulgular: 21-35 yaş aralığındaki sağlıklı katılımcıların, her bir döngüsü 10 saniye süren ve bu süre boyunca(dudaklar kapalı, diş gıcırdatma ve vücut hareketi olmaksızın) yaklaşık 20 kez sağa ya da 20 kez sola doğruçene hareketleri yapabildiği görülmüştür. Çıkarılan tüm özelliklerin bilgisayar ortamındaki makine öğrenmealgoritmaları yardımıyla incelenmesi sonucunda, sağ ve sol çene hareketleri sırasında beyinde oluşan ikifarklı EEG sinyalinin, birbirlerinden %90,14 oranında farklı olarak belirlenebildiği bulunmuş ve beyin haritalamaüzerindeki çıkarımlarda bu oranı desteklemiştir. Çenenin sağa veya sola hareketi ile oksipital, frontal vetemporal loblarda delta dalgalarına rastlanmıştır.Sonuç: Literatürde EEG üzerinde ortaya çıkan beyin dalgaları ile çene hareketleri arasındaki ilişkinin incelendiğiilk çalışmadır. EEG üzerinde parazit (artifakt) oluşturduğu düşünülen bu hareketlerin, delta frekans bandıüzerinde anlamlı bilgiler taşımakta olduğu anlaşılmıştır. Elde edilen sonuçların bilgisayar ara yüzüne aktarılmasıile de, tetraparezi olan hastalara çevrelerindeki cihazları açıp/kapatmak gibi basit günlük aktivitelerdeyardımcı olunması ile onların yaşam kalitesi arttırılabilir.Anahtar kelimeler: EEG; Beyin; Çene; Makine öğrenmesiABSTRACTObjective: This study was carried out to evaluate on the relationship between jaw movements and brainwaves based on EEG signals recorded in a certain order from 10 participants using SAM32RFO device andthe EEG cap with the international 10/20 electrode placement system.Material and Method: EEG signals of ten participants (3 female, 7 male) were recorded and stored at theDepartment of Electric and Electronics Engineering of Bozok University between 3 September 2018 and 3October 2018. In the evaluation of the data, probabilistic neural network model (PNN) was used combiningwith standard deviation changes. The results are presented as percentage.Results: Healthy participants with ages in the range of 21-35 years were succeeded roundly 20 times rightand 20 times left jaw movements during each of the 10 seconds (closed lips, no teeth grinding and nobody movement). It was determined that long-term raw EEG signals recorded during jaw movements canbe obtained as a single feature thanks to standard deviation variable. As a result of the computer-aidedmachine learning algorithms, it was found that two different EEG signals that occur in the brain during rightand left jaw movements can be determined as 90.14% different from each other and it was understood thatthe brain mapping results are support this conclusion. The right or left movements of the jaw showed deltawaves in the occipital, frontal and temporal lobes.Conclusion: This is the first study to investigate the relationship between brain waves on EEG and jawmovements in the literature. It is understood that these movements known as noise (artifact) on EEG, carrysignificant information on delta frequency band. The quality of life of the patients with tetraparesis can beincreased by assisting in simple daily activities such as turning on/off the devices around them through acomputer interface.Keywords: EEG; Brain; Chin; Machine learning

ÖZETAmaç: Bu çalışma, SAM32RFO Elektroensefalografi (EEG) cihazı ve 10/20 sistemine sahip EEG kepi kullanılarak,10 katılımcıdan belli bir düzen içerisinde kayıtlanmış olan EEG üzerinde ortaya çıkan beyin sinyallerininçene hareketleri ile ilişkisinin değerlendirilmesi amacıyla yapılmıştır.Gereç-Yöntem: Çalışma 03/09/2018-03/10/2018 tarihleri arasında üniversitemiz Elektrik-Elektronik MühendisliğiBölümünde, 10 katılımcıdan (3 kadın, 7 erkek) EEG sinyallerinin kayıtlanarak bilgisayar ortamına aktarılmasıile tamamlanmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde, standart sapma değişimlerinden faydalanılarakolasılıksal sinir ağı modeli (PNN) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar yüzde olarak sunulmuştur.Bulgular: 21-35 yaş aralığındaki sağlıklı katılımcıların, her bir döngüsü 10 saniye süren ve bu süre boyunca(dudaklar kapalı, diş gıcırdatma ve vücut hareketi olmaksızın) yaklaşık 20 kez sağa ya da 20 kez sola doğruçene hareketleri yapabildiği görülmüştür. Çıkarılan tüm özelliklerin bilgisayar ortamındaki makine öğrenmealgoritmaları yardımıyla incelenmesi sonucunda, sağ ve sol çene hareketleri sırasında beyinde oluşan ikifarklı EEG sinyalinin, birbirlerinden %90,14 oranında farklı olarak belirlenebildiği bulunmuş ve beyin haritalamaüzerindeki çıkarımlarda bu oranı desteklemiştir. Çenenin sağa veya sola hareketi ile oksipital, frontal vetemporal loblarda delta dalgalarına rastlanmıştır.Sonuç: Literatürde EEG üzerinde ortaya çıkan beyin dalgaları ile çene hareketleri arasındaki ilişkinin incelendiğiilk çalışmadır. EEG üzerinde parazit (artifakt) oluşturduğu düşünülen bu hareketlerin, delta frekans bandıüzerinde anlamlı bilgiler taşımakta olduğu anlaşılmıştır. Elde edilen sonuçların bilgisayar ara yüzüne aktarılmasıile de, tetraparezi olan hastalara çevrelerindeki cihazları açıp/kapatmak gibi basit günlük aktivitelerdeyardımcı olunması ile onların yaşam kalitesi arttırılabilir.Anahtar kelimeler: EEG; Beyin; Çene; Makine öğrenmesiABSTRACTObjective: This study was carried out to evaluate on the relationship between jaw movements and brainwaves based on EEG signals recorded in a certain order from 10 participants using SAM32RFO device andthe EEG cap with the international 10/20 electrode placement system.Material and Method: EEG signals of ten participants (3 female, 7 male) were recorded and stored at theDepartment of Electric and Electronics Engineering of Bozok University between 3 September 2018 and 3October 2018. In the evaluation of the data, probabilistic neural network model (PNN) was used combiningwith standard deviation changes. The results are presented as percentage.Results: Healthy participants with ages in the range of 21-35 years were succeeded roundly 20 times rightand 20 times left jaw movements during each of the 10 seconds (closed lips, no teeth grinding and nobody movement). It was determined that long-term raw EEG signals recorded during jaw movements canbe obtained as a single feature thanks to standard deviation variable. As a result of the computer-aidedmachine learning algorithms, it was found that two different EEG signals that occur in the brain during rightand left jaw movements can be determined as 90.14% different from each other and it was understood thatthe brain mapping results are support this conclusion. The right or left movements of the jaw showed deltawaves in the occipital, frontal and temporal lobes.Conclusion: This is the first study to investigate the relationship between brain waves on EEG and jawmovements in the literature. It is understood that these movements known as noise (artifact) on EEG, carrysignificant information on delta frequency band. The quality of life of the patients with tetraparesis can beincreased by assisting in simple daily activities such as turning on/off the devices around them through acomputer interface.Keywords: EEG; Brain; Chin; Machine learning