•  
  •  
 

Article Title

EEG sınıflandırma amaçlı bir kompozit sistem

Abstract

Bu çalışmada, sağlıklı ve nöbet esnasındaki EEG sinyallerini ayrıştıran bir sistem tasarımı amaçlanmıştır. Bunun için İlinti Boyutu, Dalgacık-entropisi ve Destek Vektör Makinesi(DVM) içeren kompozit bir sistem önerilmiştir. Çalışmada kullanılan EEG verileri, Bonn Üniversitesi Epileptoloji bölümü veritabanından alınmıştır. Bu veritabanından 50 adet sağlıklı ve 50 adet epileptik olmak üzere toplam 100 adet EEG bölütü kullanılmıştır. Bu bölütlere kaotik yöntemlerin uygulanabilmesi için öncelikle faz uzayları oluşturulmuştur. Faz uzayları üzerinden İlinti Boyutu değerleri hesaplanmıştır. Dalgacık analizi ile EEG bölütleri, literatürde standart olarak belirlenen alt-bantlara; delta=(0.5-4Hz), teta=(4-8Hz), alfa=(8-12Hz) ve beta=(12-32Hz) ayrıştırılmıştır. Bu bantlarda elde edilen EEG spektral bileşenlerin normalize enerjileri alınıp Shannon entropi’leri hesaplanmıştır. Sağlıklı ve epileptik EEG sinyallerinden özellik çıkarmak için ilinti boyutu analizinden elde edilen özgün veri ve dalgacık-entropi analizinden elde edilen özgün veriler (4 adet alt bant entropi’leri) DVM’nin girişine verilmek üzere her bir EEG bölütü için 5’li bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. Elde edilen tüm öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması için DVM kullanılmıştır. DVM sağlıklı ve epileptik olmak üzere toplam 50 EEG bölütü ile eğitilmiş ve geriye kalan 50 bölütle de test yapılmıştır. Sağlıklı ve epileptik EEG bölütlerinin hesaplanan ilinti boyutları ve dalgacık entropilerinin sınıflandırmada ayırt edici olduğu görülmüştür. Başarım değerlendirme ölçütleri kullanılarak önerilen kompozit sistemin %98 gibi bir başarı ile sınıflandırma yapabildiği tespit edilmiştir.

https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/302717

Share

COinS