- Türk Doğa ve Fen Dergisi
- Cilt: 13 Sayı: 1
- Convmixer ve SDD Kullanılarak DEHB Hastalığının EEG Sinyalleri ile Otomatik Olarak Tespit Edilmesi...
Convmixer ve SDD Kullanılarak DEHB Hastalığının EEG Sinyalleri ile Otomatik Olarak Tespit Edilmesi
Authors : Buğra Karakaş, Salih Taha Alperen Özçelik, Hakan Uyanık, Hüseyin Üzen, Abdülkadir Şengür
Pages : 19-25
Doi:10.46810/tdfd.1388893
View : 60 | Download : 112
Publication Date : 2024-03-26
Article Type : Research
Abstract :DEHB, çocuklarda dikkat eksikliği, davranış problemleri, eğitimle ilgili sorunlar ve düşük özgüven gibi problemler oluşturabilir. Bu çalışma, Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) teşhisini elektroensefalografi (EEG) sinyalleriyle değerlendirmeyi hedefleyen bir araştırmayı özetlemektedir. Araştırma, 30 DEHB tanısı almış çocuk ve 30 sağlıklı kontrol grubunun EEG verilerini kullanmıştır. EEG verileri öncelikle gürültü azaltma amacıyla işlenmiş ve ardından ConvMixer, ResNet50 ve ResNet18 gibi derin öğrenme modelleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bulgular, ConvMixer\'in düşük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyarak yüksek sınıflandırma başarısı elde ettiğini göstermektedir. Ayrıca, EEG sinyallerinin DEHB teşhisinde kullanılabilirliği konusunda farklı kanalların etkileri incelenmiş ve T8 kanalının özellikle etkili olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma, EEG tabanlı DEHB teşhisi için daha hafif modellerin kullanılabilirliğini ve EEG kanallarının önemini vurgulamaktadır.Keywords : EEG, Derin Öğrenme, DEHB, Sürekli dalgacık dönüşümü