Çok Katmanlı ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları ile Manyetoensefalografi Sinyallerinin Sınıflandırılması

Authors : Onursal ÇETİN, Feyzullah TEMURTAŞ

Pages : 32-38

View : 50 | Download : 10

Publication Date : 2018-08-16

Article Type : Research Paper

Abstract :Manyetoensefalografi insert ignore into journalissuearticles values(MEG); çok hassas manyetometreler kullanarak beyin aktivitesini kaydetmek için bir nörogörüntüleme tekniğidir. MEG sinyalleri nöronal elektriksel aktiviteden elde edilir ve beyin aktivitesinin kodunu çözmek için önemli bilgiler sağlayabilir. Görsel uyarım durumunda, uyarıcı ile üretilen zihinsel aktiviteye bağlı sinyal arasındaki ilişki, makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi için önemlidir. MEG sinyalleri, çevresel faktörler ve bireylerin beyin yapılarından kaynaklanan fonksiyonel farklılıklar nedeniyle karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu karmaşık sinyallerden anlamlı bilgi edinmek zordur. Bu nedenle gelişmiş sinyal işleme tekniklerini kullanmak gereklidir. Bu çalışmada, çok katmanlı sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(MLNN); ve radyal tabanlı sinir ağının insert ignore into journalissuearticles values(RBNN); başarıları, MLNN ve RBNN aracılığıyla magnetoensefalografi sinyalleri sınıflandırılarak gösterilmiştir. Önerilen sınıflandırıcıların performansları, aynı veri kümesini kullanan önceki çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. 
Keywords : Manyetoensefalografi, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Radyal Tabanlı Sinir Ağı

ORIGINAL ARTICLE URL