EEG işaretlerinin epileptik analizi için boyut azaltmanın etkileri

Authors : Murat YILDIZ, Erhan BERGİL, Canan ORAL

Pages : 93-97

Doi:10.16984/saufbed.43803

View : 18 | Download : 14

Publication Date : 2014-07-17

Article Type : Research Paper

Abstract :EEG işaretleri epilepsi çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu işaretlerin özelliklerinden yararlanarak nöbet algılayan birçok yöntem önerilmiştir. Elde edilen özellik matrisi farklı sınıflandırıcılar kullanılarak sınıflandırılmaktadır. İşlem yükü özellik matrisinin boyutuyla doğrudan ilgilidir. Gerçek zamanlı uygulamalarda işlem yükünün fazla olması başlıca sorunlardandır. Bu problemi çözmek için özellik seçimi ve boyut azaltımı kullanılmaktadır. Bu çalışmada boyut azaltımının sınıflandırıcı performansları üzerindeki etkileri incelenmiştir. Sağlıklı ve epileptik bireylerden farklı koşullarda alınan EEG işaretlerinden, 300x16 boyutunda özellik matrisi elde edilmiştir. Bu matris Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları, Lineer Diskriminant Analizi ve Destek Vektör Makineleri yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Özellik matrisinin boyutu Temel Bileşenler Analiziyle 300x5 boyutuna indirgenmiştir. Sınıflandırma işlemleri boyutu indirgenmiş özellik matrisi için tekrarlanmıştır. Her iki durum için sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Keywords : EEG işaretleri, epilepsi, Yapay Sinir Ağları, Lineer Diskriminant Analizi, Destek Vektör Makineleri