- Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 5 Issue: 1
- EEG Sinyallerini İşlemek İçin Makine Öğreniminin Kullanıldığı Konular Üzerine Bir İnceleme...
EEG Sinyallerini İşlemek İçin Makine Öğreniminin Kullanıldığı Konular Üzerine Bir İnceleme
Authors : Shams Qahtan Omar Omar, Cengiz Tepe
Pages : 124-137
Doi:10.55117/bufbd.1099025
View : 13 | Download : 4
Publication Date : 2022-06-30
Article Type : Review
Abstract :Son on yılda, yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi (MÖ) kullanımlarında bir artış görülmüştür. MÖ alanındaki son gelişmeler, farklı alanlar için elektroensefalografinin (EEG) kullanımına yeniden ilgi duyulmasına yol açmıştır. EEG, zihinsel iş yükünü ve yorgunluğu analiz etmek, beyin tümörlerini teşhis etmek ve merkezi sinir sistemi bozukluklarının rehabilitasyonu gibi tıbbi ve biyomedikal uygulamalarda; EEG tabanlı hareket analizi ve sınıflandırması ise, klinik uygulamalardan beyin-makine ara yüzüne ve robotik uygulamalara kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makale, EEG sinyal işlemede kullanılan birçok MÖ algoritmalarının uygulamalarını gözden geçirmekte, yaygın olarak kullanılan algoritmaları, tipik uygulama senaryolarını, önemli ilerlemeleri ve mevcut sorunları tanıtmaktadır. Çalışmada, beyin-bilgisayar arayüzleri, bilişsel sinirbilim, beyin bozukluklarının teşhisi ve daha farklı konular dahil olmak üzere, EEG'deki mevcut MÖ uygulamaları araştırılmıştır. İlk olarak, evrişimli sinir ağı, destek vektör makineleri, K-en yakın komşu ve çok yönlü evrişim sinir ağı dahil olmak üzere EEG sinyal işlemede kullanılan MÖ algoritmalarının temel ilkeleri kısaca açıklanmıştır. Ayrıca EEG analizinde kullanılan MÖ uygulamalarına dair genel bir araştırma sunulmuştur. Sonuç olarak çalışmalarda en fazla DVM ve CNN yöntemlerinin kullanıldığı, çalışma başlıklarının ise ağırlıklı olarak epilepsi, BCI ve Duygu konularında en az ise Alkol, Uyku Durumları, Algı konularında yapıldığı belirlenmiştir.Keywords : Elektroensefalografi, Makine öğrenme, Sinyal işleme, Özellik çıkarma, EEG