Özet:Makine öğrenimi yöntemleri, bir mekanizmanın girdileri ve çıktıları arasında mevcut ancak belirsiz bir ilişkinin olduğu durumlarda öne çıkmaktadır. En yaygın beyin bozukluklarından biri olan epilepsi de böyle bir durumdur. Bu nedenle, makine öğrenme algoritmalarının öngörücü yetenekleri ile birlikte sinyal işleme tekniklerinin açıklayıcı gücünden yararlanmak, EEG kayıtlarından epileptik nöbetleri saptamak ve tahmin etmek için uygun bir yaklaşımdır. Bu çalışma, nöbetleri tespit etmek ve tahmin etmek için iki ayrı ancak uyumlu çerçeve sunar. İlk çerçeve, birkaç sınıflandırıcı ile nöbet aktivitesini tespit etmek için Hilbert titreşim ayrışması ile ayrıştırılan EEG sinyallerinin özellik çıkarılması ve sınıflandırılmasından oluşur. Ayrıca, HVD yönteminin performansları ve diğer geleneksel ayrışma teknikleri karşılaştırılmaktadır. İkinci çerçeve, bir evirişimli sinir ağı ve bir post-proses algoritması kullanarak, preiktal aktiviteyi tespit etmek ve alarmları yükseltmek için sınıflandırma hedefini nöbet öncesi dönemlere kaydırarak ilkinin metodolojisini geliştirmektedir.Summary:Machine learning methods thrive in cases where there is a present but obscure relation between the inputs and outputs of a mechanism. Epilepsy, one of the most common brain disorders, is one such case. Leveraging the descriptive power signal processing techniques along with the predictive capabilities of machine learning algorithms is, therefore, a suitable approach to detect and predict epileptic seizures from EEG recordings. This work presents two separate but compatible frameworks in order to detect and predict seizures. The first framework consists of feature extraction and classification of EEG signals decomposed with the Hilbert vibration decomposition in order to detect seizure activity with several classifiers. Also, the performances of the HVD method and other conventional decomposition techniques are compared. The second framework builds upon the methodology of the first one by shifting the classification target to pre-seizure periods to detect preictal activity and raise alarms using a convolutional neural network and a novel post-processing algorithm.
Eser Adı (dc.title) | Machine learning and signal processing on recognizing epileptic seizure patterns Epileptik kriz örüntülerinin tanınmasında makine öğrenmesi ve sinyal işleme |
Eser Sahibi (dc.contributor.author) | Büyükçakır, Barkın |
Tez Danışmanı (dc.contributor.advisor) | Adnan Kaya |
Yayıncı (dc.publisher) | Graduate School of Natural and Applied Sciences |
Tür (dc.type) | Yüksek Lisans |
Açıklama (dc.description) | xiii, 76 sayfa |
Açıklama (dc.description) | 29 cm. 1 CD |
Özet (dc.description.abstract) | Özet:Makine öğrenimi yöntemleri, bir mekanizmanın girdileri ve çıktıları arasında mevcut ancak belirsiz bir ilişkinin olduğu durumlarda öne çıkmaktadır. En yaygın beyin bozukluklarından biri olan epilepsi de böyle bir durumdur. Bu nedenle, makine öğrenme algoritmalarının öngörücü yetenekleri ile birlikte sinyal işleme tekniklerinin açıklayıcı gücünden yararlanmak, EEG kayıtlarından epileptik nöbetleri saptamak ve tahmin etmek için uygun bir yaklaşımdır. Bu çalışma, nöbetleri tespit etmek ve tahmin etmek için iki ayrı ancak uyumlu çerçeve sunar. İlk çerçeve, birkaç sınıflandırıcı ile nöbet aktivitesini tespit etmek için Hilbert titreşim ayrışması ile ayrıştırılan EEG sinyallerinin özellik çıkarılması ve sınıflandırılmasından oluşur. Ayrıca, HVD yönteminin performansları ve diğer geleneksel ayrışma teknikleri karşılaştırılmaktadır. İkinci çerçeve, bir evirişimli sinir ağı ve bir post-proses algoritması kullanarak, preiktal aktiviteyi tespit etmek ve alarmları yükseltmek için sınıflandırma hedefini nöbet öncesi dönemlere kaydırarak ilkinin metodolojisini geliştirmektedir.Summary:Machine learning methods thrive in cases where there is a present but obscure relation between the inputs and outputs of a mechanism. Epilepsy, one of the most common brain disorders, is one such case. Leveraging the descriptive power signal processing techniques along with the predictive capabilities of machine learning algorithms is, therefore, a suitable approach to detect and predict epileptic seizures from EEG recordings. This work presents two separate but compatible frameworks in order to detect and predict seizures. The first framework consists of feature extraction and classification of EEG signals decomposed with the Hilbert vibration decomposition in order to detect seizure activity with several classifiers. Also, the performances of the HVD method and other conventional decomposition techniques are compared. The second framework builds upon the methodology of the first one by shifting the classification target to pre-seizure periods to detect preictal activity and raise alarms using a convolutional neural network and a novel post-processing algorithm. |
Kayıt Giriş Tarihi (dc.date.accessioned) | 26.10.2022 |
Açık Erişim Tarihi (dc.date.available) | 2022-10-26 |
Yayın Tarihi (dc.date.issued) | 2020 |
Yayın Dili (dc.language.iso) | eng |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Biomedical signals |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Biyomedikal işaretler |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Multiple signal classificaton |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Çoklu sinyal sınıflandırma |
Tek Biçim Adres (dc.identifier.uri) | https://hdl.handle.net/11469/2325 |