Pozitif ve Negatif Duyguların Ayrımında Etkili EEG Kanallarının Dalgacık Dönüşümü ve Destek Vektör Makineleri ile Belirlenmesi

Abstract

Duygular kişilerin yaşamlarını ve karar verme mekanizmalarını hayatının tamamında etkilemektedir. İnsanlarduygulara kelimeleri, sesleri, yüz mimiklerini ve vücut dillerini kullanarak istemli ya istemsiz bir şekilde, iş yaparken,gözlemlerken, düşünürken kısacası çevresiyle iletişim kurarken başvururlar. Bundan dolayı, duyguların davranışlarınıanaliz etmek ve anlamak büyük önem arz etmektedir. Beyin sinyallerine dayalı gerçekleştirilen duygu tahmini günümüzdeBeyin-Bilgisayar Arayüzü (BBA) uygulamalarında büyük yarar sağlamaktadır. BBA uygulamaları daha çok sağlık,eğitim, güvenlik, sanal gerçeklik, bilgisayar oyunları olmak üzere birbirinden farklı birçok alanda kullanılmaktadır.Ancak, beyin sinyallerinin elde edilmesi sırasında gürültülerin ortaya çıkması, EEG kanallarının yanlış seçilmesi, verilerinyoğun olması ve uygun olmayan özellik çıkarım yöntemlerinin kullanılması, BBA uygulamalarının yeterli seviyeyegelememelerine neden olmaktadır. Bu çalışmada, hangi EEG kanallarının pozitif-negatif duyguların ayrımında etkiliolduğu belirlenmeye çalışılmış ve DEAP veri setindeki 32 kanallı EEG sinyalleri kullanılmıştır. Özellik çıkarımaşamasında, dalgacık dönüşümü, bilgi ölçüm yöntemleri ve istatistiksel yöntemler kullanılarak etkili EEG kanallarınınbelirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın son aşamasında ise, elde edilen özelliklerden yola çıkılarak oluşturulan eğitimkümesi DVM (Destek Vektör Makineleri) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntemin sınıflandırma performansı,sınıflandırma kesinliği, log-kaybı ve on kat çapraz-doğrulama) ile belirlenmiştir. Her bir EEG kanalı için doğruluk oranıhesaplanmış ve ortalama başarım %74 olacak şekilde gözlemlenmiştir. Önerilen yöntem ve tekniklere göre en etkili EEGkanalları Fp1, FC6, C4, CP1, CP5, CP6, T7, P7 ve Pz olarak belirlenmiştir.