P300 tabanlı heceleme sistemelerinde en iyileme algoritmaları ile seçilen EEG elektrotlarının başarımlarının karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorArıcan, Murat
dc.contributor.authorPolat, Kemal
dc.date.accessioned2021-06-23T19:52:30Z
dc.date.available2021-06-23T19:52:30Z
dc.date.issued2019
dc.departmentBAİBÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Fen Bilimleri, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionInternational Scientific Meeting on Electrical-Electronics and Biomedical Engineering and Computer Science (EBBT) -- APR 24-26, 2019 -- Istanbul Arel Univ, Kemal Gozukara Campus, Istanbul, TURKEYen_US
dc.description.abstractGünümüzde, tamamen felçli durumda olan bireylerin çevre ile iletişimlerinin sağlanabilmesi için, EEG sinyallerinden elde edilen uyarılmış potansiyeller Beyin Bilgisayar Ara yüzlerinde (BBA) sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak EEG sinyallerinin doğası gereği çok kanallı olması elde edilen veri boyutunu arttırmaktadır. Bu durum, BBA’ların çalışma maliyetini yükseltmektedir. BBA sistemlerinde, işlem hızını ve yükünü azaltmak için kullanılan elektrot sayısını indirgemek bir çözüm yoludur. Bu amaçla farklı teknikler kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları doğadaki canlıların hareketinden taklitle üretilen en iyileme yöntemleridir. Çalışmada P300 heceleme sistemlerinde, elektrotların sayısının azaltılmasında kullanılan, Parçacık Sürü Algoritması (PSO), Farksal Evrim (DE), Genetik Algoritma (GA), Bal Arısı Algoritması (BA) kullanılarak azaltılan kanalların başarıma olan etkileri araştırılmıştır. Çalışma sonucunda, 64 kanala ait doğruluk oranları ile kanal azaltılarak elde edilen doğruluk oranları arasında %20’yi (Kullanıcı B için LS-SVM sınıflayıcı ile Bal Arısı Algoritması) geçen bir artış görülmektedir. En iyileme algoritmaları sistem çalışma maliyetini azaltmak için kullanılacak uygun bir yöntemdir.en_US
dc.description.abstractNowadays, the evoked potentials obtained from EEG signals are frequently used in Brain Computer Interfaces (BCI) in order to ensure that individuals with complete paralysis are communicated with the environment. However, EEG signals have a multi-channel structure due to the nature, and this situation increases the data size. Therefore, the working costs of BCIs are increasing. At this stage, reduce the number of electrodes is a solution to reduce the process speed and load in BCI systems. Different techniques are used for this purpose. Some of these are the optimization methods produced by the movement of living beings in nature. In this study, the effects of reduced channels by using Bee Algorithm (BA), Particle Swarm Algorithm (PSO), Differential Evolution (DE), Genetic Algorithm (GA) used in P300 hyphenation systems to reduce the number of electrodes were investigated. As a result of the study, between the accuracy rates obtained with 64 channels and the accuracy rates obtained with channel selecting, (the LS-SVM classifier for User B by B-BA) is seen an about 20% increase. Optimization algorithms are a suitable method to reduce the cost of system operation.
dc.description.sponsorshipIEEE Turkey Sect, IEEE EMB, Erasmus+, Europassen_US
dc.identifier.isbn978-1-7281-1013-4
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/10163
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/document/8741865
dc.identifier.wosWOS:000491430200034en_US
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.institutionauthorArıcan, Murat
dc.institutionauthorPolat, Kemal
dc.language.isotren_US
dc.publisherIeeeen_US
dc.relation.ispartof2019 Scientific Meeting On Electrical-Electronics & Biomedical Engineering And Computer Science (Ebbt)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectBrain Computer Interfaceen_US
dc.subjectP300en_US
dc.subjectEvent Related Potentialen_US
dc.subjectElectrode Selectionen_US
dc.subjectLS-SVMen_US
dc.subjectBeyin Bilgisayar Ara yüzü
dc.subjectP300
dc.subjectOlay Etkili Potansiyel
dc.subjectElektrot Seçimi
dc.subjectLS-SVM
dc.titleP300 tabanlı heceleme sistemelerinde en iyileme algoritmaları ile seçilen EEG elektrotlarının başarımlarının karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeComparison of the performances of selected eeg electrodes with optimization algorithms in p300 based speller systemsen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
murat-arican.pdf
Boyut:
534.36 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir

Koleksiyon

WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Fen Bilimleri Enstitüsü/Diğer Yayınlar Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu