Estimation of emotional situation using EEG signals and machine learning methods EEG sinyalleri ve makine öğrenme yöntemlerini kullanılarak duygusal durum kestirimi

Yeşilkaya, Bartu

ÖZETEmotion estimation is an effective analysis method used to increase the interaction between humans and machines. Electroencephalogram (EEG) based emotion prediction studies based on brain signals become very attractive since they provide successful results of emotion analysis. In this study, new methods for emotion prediction are presented in accordance with dimensional emotion modeling. Multichannel EEG signals are recorded while the subjects viewed pictures from the International Affective Image System (IAPS) data set. Signal preconditioning and artefact elimination was performed by appl ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2020 Aydın Akan Graduate School of Natural and Applied Sciences 17 Görüntülenme

Erişime Açık

Analysis of multichannel EEG signals for the detection of major depressive disorder Majör depresif bozukluğunun tespiti için çok kanallı EEG sinyallerinin analizi

İzci, Elif

Majör depresif bozukluk (MDB), dünya çapında yaygın olarak görülen bir duygudurum bozukluğudur. MDB tanısı, psikometrik anketler, hastanın kendi raporu ve profesyonelin klinik deneyimi gibi öznel yöntemlere dayanır. Bu tezin amacı, MDB hastalarını sağlıklı kişilerden (HC) ayırt etmeyi sağlayan objektif bir yöntem geliştirmektir. Elektroensefalograma (EEG) dayalı bilgisayar destekli (CAD) algoritmalar, MDB tanısındaki başarısı nedeniyle büyük ilgi görmektedir. Bu tezde, çok kanallı EEG sinyallerini analiz ederek MDB hastalığını ayırt etmek için için üç yaklaşım önerilmiştir.ABSTRACTMajor depres ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2021 Aydın Akan Graduate School of Natural and Applied Sciences 24 Görüntülenme

Erişime Açık

Evaluating steady-state visually-evoked potentials using ensemble learning methods Durağan hal görsel uyarılmış potansiyellerin topluluk öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi

Sayılgan, Ebru

ÖZETSteady-state visual evoked potentials (SSVEPs) have been designated to be appropriate and useful for many areas in clinical neuroscience, cognitive, and in engineering. SSVEPs have become popular recently, due to their advantages such as high bit rate, simple system structure, and short training time, etc. To design SSVEP based BCI system, signal processing methods appropriate to the signal structure should be applied. One of the most appropriate signal processing methods of these non-stationary signals is the Wavelet Transform. After literature searched, we noticed that there was no study ...Daha fazlası

Doktora Tezi 2020 Yalçın İşler Fen Bilimleri Enstitüsü 39 Görüntülenme

Erişime Açık

Multi-channel EEG-based emotion classification using deep neural networks Derin sinir ağları kullanarak çok kanallı EEG tabanlı duygu sınıflandırması

Ergin, Tuğba

ÖZETDuygular, belirli bir nesnenin, olayın veya anın bir kişinin iç dünyasında yarattığı izlenimlerdir. Duygular hayatımızın önemli bir parçasıdır. Bu çalışmanın amacı, çok değişkenli senkrosıkıştırma dönüşümüne dayalı olarak görsel ve işitsel uyaranları kullanarak çok kanallı EEG sinyallerinden duyguları sınıflandırmaktır. Bu çalışmada 13 kadın ve 12 erkekten EEG sinyalleri alınmıştır. Grafik kullanıcı arayüzü (GUI), belirli zaman aralıklarında görsel ve işitsel uyaranları görüntülemek için tasarlanmıştır. Uluslararası Afektif Görüntü Sisteminden (IAPS) seçilen 48 resim ve aynı özelliklerde s ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2021 Onur Güren Graduate School of Natural and Applied Sciences 16 Görüntülenme

Erişime Açık

Development of nanoparticle integrated local drug delivery system for tissue regeneration Doku yenilenmesi için nanoparçacık entegre edilmiş lokal ilaç iletim sistemi geliştirilmesi

Erdoğan, Nursu

xviii, 53 sayfa 29 cm. 1 CD

Yüksek Lisans 2021 Didem Şen Karaman Graduate School of Natural and Applied Sciences 22 Görüntülenme