Eeg Sinyallerinin Tercüme Edilmesi Için Kimyasal Yapıların Çizgeleri Tabanlı Yeni Nesil Öğrenme Modellerinin Oluşturulması

Abstract

Elektroansefalografi (EEG) sinyalleri beynin alfabesi olarak tanımlanmaktadır. Bu nedenden dolayı, EEG sinyallerinin yorumlanması hem makine öğrenmesi hem de sinirbilim açısından çok önemlidir. Literatürde EEG sinyalleri sıklıkla makine öğrenmesi yöntemlerinin girdisi olarak kullanılmaktadır ve bu modellerin temel amaçları hastalık veya duygu tespitidir. Ancak EEG sinyalleri kullanılarak beyinle ilgili daha ayrıntılara erişilebilir. Bu projede, EEG sinyalleri tabanlı cümle tanımlama uygulaması geliştirilirmiştir. Projenin temel amacı EEG cümle sınıflandırma adında yeni bir bilim dalı oluşturmaktır. Proje desteğiyle satın alınan beyin şapkasıyla 3 adet EEG veri seti toplanmıştır ve bu veri setleri 20 cümle kalıbından oluşmaktadır. Toplanan EEG veri setleri kullanılarak özellik mühendisliği yöntemleri önerilmiştir ve önerilen özellik mühendisliği yöntemleri toplanan veri setleri üzerinde %90 üzerinde sınıflandırma doğruluğu elde etmiştir. Yöntemlerden elde edilen sonuçlar kullanılarak 4 adet SCI kapsamında makale yüklenmiştir ve iki adet SCI makale basılmıştır. Bunun yanı sıra projeden elde edilen bulgular ve sonuçlar kullanılarak bir adet yüksek lisans tezi yazılmıştır ve bu tez en yakın tarihte sonuçlandırılacaktır. Ayrıca, bursiyerlerden birisinin doktora tez önerisi doğrudan bu projeyle ilişkilendirilecektir.