Görsel Uyaranlara İlişkin Manyetoensefalografi Sinyallerinin Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı ile Sınıflandırılması

Authors : Onursal ÇETİN, Feyzullah TEMURTAŞ

Pages : 19-25

Doi:10.5798/dicletip.534819

View : 19 | Download : 15

Publication Date : 2019-03-03

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Bu çalışmanın amacı, beyin aktivitesini çözmek için Manyetoensefalografi (MEG) sinyallerini yapay sinir ağı ile sınıflandırmaktır. Yöntemler: MEG sinyallerini sınıflandırmak için Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı (GRSA) kullanılmıştır. Riemannian yaklaşımı ile sinyallerin öznitelikleri çıkarılmış ve 10 katlı çapraz doğrulama tekniği ile GRSA’nın doğruluğu hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmada 9 kız, 7 erkek bireye ait 306 kanaldan kaydedilen MEG verileri kullanılmıştır. Her bireye yaklaşık 588 uyaran gösterilmiştir ve böylece tüm veri seti 9414 uyarandan oluşmaktadır. Ortalama spesifite, ortalama duyarlılık ve ortalama sınıflandırma doğruluğu sırasıyla %75,43, %82,57 ve %79 olarak elde edilmiştir. Bu çalışma ve aynı MEG veri setini kullanan diğer çalışmalar tarafından elde edilen sınıflandırma doğrulukları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Sonuç: GRSA’nın MEG sinyallerinin sınıflandırılmasında kullanılan mevcut yöntemlere başarılı bir alternatif oluşturduğu düşünülmektedir.
Keywords : Manyetoensefalografi, Genelleştirilmiş regresyon sinir ağı, Sınıflandırma