Alkolik ve Normal EEG Sinyallerinin Zaman-Alan Tanımlayıcı Analizi Tabanlı Otomatik Sınıflandırılması

Authors : Berna ARI

Pages : 291-300

Doi:10.35234/fumbd.1222526

View : 35 | Download : 9

Publication Date : 2023-03-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Alkolizm, beyin problemlerine ve buna bağlı bilişsel, duygusal ve davranışsal bozukluklara yol açan ciddi bir hastalıktır. Alkolizmi tespit etmek için öne çıkan kaynaklardan biri, Elektroensefalogram insert ignore into journalissuearticles values(EEG); sinyallerini analiz etmektir. Fakat alkolik EEG sinyallerinin sınıflandırılması, alkolik kişilerin beyin hastalıklarının tanı ve tedavisine yönelik biyomedikal araştırmalarda zorlu bir süreçtir. Bu çalışmada, alkolik EEG sinyallerinden zaman-alan tanımlayıcılarına ve topluluk öğrenmesine dayalı otomatik olarak tanımlayan yeni bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntem, tek kanallı EEG sinyallerinin dalgacık paket ayrıştırma ile farklı frekans alt bantlarına ayrılması, zaman-alan tanımlayıcıları ile öznitelik çıkarımı ve topluluk torbalama ağaçları ile sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Tek kanallı EEG veri seti ile yapılan deneysel çalışmalarda %97,50 başarım sağlanmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemin, son teknoloji yöntemlere kıyasla daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir. Bu yöntem alkolik bireylerin otomatik tespitinde uzmanlara yardımcı olabilecektir.
Keywords : EEG, dalgacık paket ayrıştırma, zaman alan tanımlayıcıları, sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL