- Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
- Vol: 7 Issue: 3
- Epileptik EG İşaretlerin Aşırı Öğrenme Makineleri ile Sınıflandırılması
Epileptik EG İşaretlerin Aşırı Öğrenme Makineleri ile Sınıflandırılması
Authors : Necmettin Sezgin
Pages : 481-490
View : 9 | Download : 3
Publication Date : 2016-12-01
Article Type : Other
Abstract :Bu çalışmada Epilepsi tanısı konulmuş hastalardan alınan EEG işaretleri, nöbet öncesi, nöbet anı ve nöbet sonrası olarak sınıflandırılmıştır. EEG işaretleri lineer ve durağan olmayan işaretler olup beynin elektriksel aktivitelerini gösterirler. Nörolojik anormallerde EEG işaretlerin alt bantlarında normal durumdan farklı olarak belirgin değişimler gözlemlenmekte ve bu değişimler nörolojik hastalıkların belirtisi olmaktadır. Epilepsi gibi nörolojik hastalıklarda EEG işaretleri içerisindeki bantlarda normal durumdan farklı olarak bir faz senkronizasyonu ortaya çıkmaktadır. Bu faz eşleşmelerini yüksek dereceden spektral analizi tekniklerinden olan ikiz spektrum analizi ile ortaya çıkararak EEG işareti içerisinden özelikler elde edilebilmektedir. Elde edilen bu özelliklerin bir sınıflandırıcının girişine verilmesi ile epileptik EEG işaretleri sınıflandırılmaktadır. Çalışmada hızlı ve yüksek doğruluk sağlaması açısından sınıflandırıcı olarak aşırı öğrenme makineleri kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntem ile %98,60 gibi yüksek bir doğrulukla sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmanın nörologlara epilepsi tanısında yardımcı olacağı düşünülmektedir.Keywords : EEG, ikiz spektrum analizi, ikiz uyumluluk, aşırı öğrenme makinesi, epilepsi