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
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
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
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
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.