Determining the Demands of Disabled People by Artificial Intelligence Methods

Authors : Mucahit Karaduman, Ali Karci

Pages : 226-241

Doi:10.53070/bbd.990485

View : 25 | Download : 8

Publication Date : 2021-10-20

Article Type : Research

Abstract :Beyin aktiviteleri ve uzaktan kontrol üzerinde çalışma yapılan güncel konular arasında önemli yer tutmaktadırlar. Beyin işlevleri sırasında ortaya çıkan sinyallerin analizi elektroansefalografi (EEG) olmaktadır. Sinyallerin düşünsel, görsel ve hareket sonucu oluşmak gibi şekilleri mevcuttur. Özellikle görsel uyaran ile oluşan EEG sinyalleri bu çalışmanın alanına girmektedir. Bu çalışmada görsel şekillere bakan bir kişide oluşan EEG sinyallerinin sınıflandırılması üzerine araştırmalar yapılmaktadır. Bu amaçla EEG sinyalleri kaydedilmiş ve filtrelenerek gürültüden arındırılmıştır. Daha sonra sinyallerden öznitelikler çıkarılmıştır. Bu çalışmada özellikle ortalama, medyan, standart sapma ve Entropi gibi birçok çalışmada kullanılan özniteliklerin yanı sıra Moment 5 özniteliği de kullanılmıştır. Daha sonra Destek vektör makinesi (SVM), k en yakın komşu(KNN), ve karar ağacı(DT) algoritmaları kullanarak sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırma yapılırken 4 farklı sınıf kullanılmıştır. Bu sınıflara kare, daire, üçgen ve yıldız isimleri verilmiştir. Sonuç olarak SVM ve KNN algoritmaları 99.99% doğruluk oranı ile bakılan şeklin hangisi olduğunu elde etmişlerdir. Böylece görülüyor ki beyin bakılan şeklin yapısına göre farklı sinyaller üretmektedir. Bu durum hastaların sadece bakarak veya düşünerek isteklerini bildirme imkanı tanımak için bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Keywords : EEG, beyin sinyali, görsel uyaran, şekil tahmini