EEG Sinyalleri Kullanılarak Zihinsel İş Yükü Seviyelerinin Sınıflandırılması

Authors : Eda AKMAN AYDIN

Pages : 681-689

Doi:10.2339/politeknik.794655

View : 36 | Download : 18

Publication Date : 2021-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Zihinsel iş yükü, bir görevi gerçekleştirmek için gerekli olan bilişsel kapasite miktarıdır. Elektroensefalogram insert ignore into journalissuearticles values(EEG);, zihinsel iş yükünün objektif olarak değerlendirilebilmesi için kullanılan bir görüntüleme tekniğidir. Bu çalışmada, eşzamanlı görevlerin yerine getirilmesi sırasında kaydedilmiş EEG sinyallerinden zihinsel iş yükü seviyelerinin sınıflandırılması için, Katz fraktal boyut insert ignore into journalissuearticles values(KFB); ve Higuchi fraktal boyut insert ignore into journalissuearticles values(HFB); algoritmalarına dayalı öznitelik çıkarma yöntemleri ile hata düzelten çıkış kodlaması insert ignore into journalissuearticles values(HDÇK); yönteminin kullanılması önerilmiştir. Çok sınıflı sınıflandırma problemleri için önerilen bir sınıflandırıcı birleşim tekniği olan HDÇK, zihinsel iş yükünün düşük, orta ve yüksek seviye olarak sınıflandırılması için kullanılmıştır. HDÇK, destek vektör makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM);, k en yakın komşuluk ve kuadratik ayırtaç analizi yöntemleri kullanılarak bire-karşı-diğerleri yaklaşımı ile oluşturulmuştur. Önerilen yöntemin performansı, 48 katılımcıdan kaydedilen EEG sinyallerini içeren Eşzamanlı Görev EEG İş Yükü veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. KFB ve HFB algoritmaları kullanılarak sınıflandırma doğrulukları sırasıyla %78.44 ve %95.39 ve Cohen’s Kappa değeri 0.52 ve 0.89 olarak belirlenmiştir. Sonuçlar, HFB ve DVM-HDÇK yöntemlerinin bir arada kullanımının zihinsel iş yükünün çok sınıflı sınıflandırılmasında başarılı bir yöntem olabileceğini göstermektedir.
Keywords : elektroensefalogram EEG, zihinsel iş yükü, katz fraktal boyut, higuchi fraktal boyut, hata düzelten çıkış kodlaması HDÇK,

ORIGINAL ARTICLE URL