Bağımsız Bileşenler Analizinde Örneklem Frekansının Etkisi ve Tekrarlanabilirlik

Amaç: BBA insert ignore into journalissuearticles values(Bağımsız Bileşenler Analizi);, derin öğrenme infomax algoritmasını kullanan doğrusal veri ayrıştırma yöntemlerinden biridir. BBA, EEG verilerini yersel ve zamansal özellikleri üzerinden ayrıştırmakta, EEG verileri ve OIP açısından gürültü olarak kabul edilen sinyallerin ayrıştırılmasında sıklıkla kullanılmaktadır. Gereç ve Yöntem: Lateralize ışık uyaranının kullanıldığı bir deneme sırasında kaydedilen EEG verileri kullanılarak, BBA bileşenlerinin hesaplanmasında örneklem frekansının etkisi incelenmiş, tekrarlanabilirliği ele alınmıştır. EEG örneklem frekansının 250Hz olduğu veri seti için bir, 500Hz’lik EEG veri seti için ise üç kez BBA bileşenleri hesaplanmıştır. Bulgular: 250Hz ve 500Hz’lik örneklem frekanslarının kullanıldığı EEG verilerine ait BBA bileşenlerinin, topografik ve spektral gösterim ve zamansal değişim açısından farklı olduğu görülmüştür. 500Hz’lik örneklem frekansı ile elde edilen BBA bileşenleri arasında topografi ve polarite açısından farklılıklar gözlendi. Sonuç: BBA uygulanırken EEG verilerindeki gürültü, kullanılan örneklem frekansı, öğrenme sürecinin durdurulmasında kullanılan değişkenin dikkate alınması büyük önem taşımaktadır. BBA ile elde edilen bileşenler incelenirken tekrarlanabilirliği mutlaka test edilmelidir.