CLASSIFICATION OF EPILEPTIC EEG SIGNALS BASED ON FINITE IMPULSE RESPONSE FILTER AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TRAINING ALGORITHMS

Authors : Şengül BAYRAK, Eylem YÜCEL DEMİREL, Rüya ŞAMLI

Pages : 1431-1444

Doi:10.17482/uumfd.754577

View : 45 | Download : 8

Publication Date : 2020-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektroansefalogram beyinin elektriksel aktivitelerini anlamak için güçlü bir araçtır. Ekstrakranial ve intrakranial elektroansefalogram sinyallerinin otomatik ve doğru sınıflandırılması epilepsinin değerlendirilmesi için önemlidir. Elektroansefalogram sinyali, epileptik beyin dalgası hakkında önemli karakteristik bilgi içermektedir. Fakat elektroansefalogram sinyali artefakt kirleticiler tarafından kolaylıkla bozulmaktadır. Bu çalışma, elektroansefalogram sinyalinden epilepsi hakkında önemli spektral özellikleri çıkarmak amacıyla klinik bir karar destek sistemi önermektedir. Artefakttan arındırılmış elektroansefalogram sinyal özellikleri, Kaiser penceresi tabanlı Sonlu Dürtü Yanıtı filtresinden elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağları Geri Yayılım eğitim algoritmalarından Levenberg-Marquardt, Bayesian Düzenlenmesi ve Ölçekli Konjugat Gradyan algoritmalarına çıkarılan özellikler uygulanarak modellenmiştir. Algoritmaların sınıflandırma performansları doğruluk oranlarına göre karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, Yapay Sinir Ağları Geri Yayılma eğitim algoritmaları ile yapılan deneyler karşılaştırıldığında, Levenberg-Marquardt algoritması ekstrakranial ve intrakranial elektroansefalogram sinyali için %83,01`lik tatmin edici bir sınıflandırma doğruluğu ile diğer algoritmalara göre daha iyi doğruluk oranı verdiğini gösterir.
Keywords : Ekstrakranial ve İntrakranial Elektroansefalogram Sinyal Sınıflandırması, Sonlu Dürtü Yanıtı Filtresi, Kaiser Penceresi, Yapay Sinir Ağları Eğitim Algoritmaları

ORIGINAL ARTICLE URL