Tanıdık ve tanımadık yüz uyaranlarına karşı elde edilen uyarılmış potansiyellerin analizi ve sınıflandırılması.

TEZ11024Tez (Doktora) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2015.Kaynakça (s. 133-144) var.xviii, 161 s. : res. (bzs. rnk.), tablo ; 29 cm.Elektroansefalogram (EEG) elektrotlar yardımı ile kafatası yüzeyinden kaydedilen beyine ait elektriksel bir aktivitedir. Uyarılmış potansiyeller (UP) bir uyarana karşı EEG işareti içerisinde oluşan aktivitelerdir. Beyinden kaydedilen bu işaretler insan vücudu ile ilgili bazı hastalıkların tanısında kullanılabildiği gibi insanın bilgisayar ve çevresi ile etkileşimini sağlayan uygulamalarda da kullanılmaya başlanmıştır. Beyine ait bu elektrik aktiviteleri kullanılarak yapılan uygulamalara; yapay uzuv tasarımı, beyin-bilgisayar tasarımı, beyinsel konuşma tasarımı ve beyinsel adli sorgulama tasarımı örnek olarak verilebilir. Yaptığımız bu çalışmada tanınmış ve tanınmamış insan yüz uyaran resimleri EEG kaydı esnasında farklı oturumlarda farklı kişilere gösterilmiş ve elde edilen EEG işaretleri çeşitli analiz ve sınıflandırma yöntemlerine tabi tutulmuştur. Yapılan analiz çalışmaları ön işleme, özellik çıkarma, kanal seçimi ve sınıflandırma aşamalarından geçirilmiş ve her aşamada farklı metotlar denenmiştir. Ön işleme aşamasında alçak geçiren filtrenin ve ayrık kosinüs dönüşümünün, özellik çıkarım aşamasında parçalı sabit modellemenin, kanal seçim aşamasında karşılıklı bilginin ve sınıflandırma aşamasında destek vektör makinesinin kullanıldığı çalışma en başarılı sonucu vermiştir. Sınıflandırma neticesinde tanınmış ve tanınmamış yüz uyaranlarına karşı beyin elektrik aktivitelerinin davranışları saptanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma özellikle yüz körlüğü ve bunama gibi hastalıkların ön teşhisine ışık tutabileceği gibi adli sorgulamalarda zanlıların suç işlenen olayla ilgili gösterilen bir resme karşı davranışlarını da belirleyebilecektir.Electroencephalogram (EEG) is an electrical brain activity recorded from the electrodes placed on the skull surface. Evoked potential (EP) is an activity emerging in response to a specific stimulus in EEG. These potentials recorded from the brain are not only used in diagnosis of some diseases but also have recently been used in the design of applications enabling brain’s interaction with computers and the environment. Examples of the applications are artificial limbs design, brain-computer design, oddball paradigm design and cerebral forensic inquiry design applications. In this study, familiar and unfamiliar face stimuli images were shown to different participants in different sessions during EEG recording and the acquired EEG data was analyzed and classified utilizing different methods. Analysis process comprised following stages respectively: pre-processing, feature extraction, channel selection, and classification and different methods were tried in each stage. At the pre-processing stage a low pass filter in time domain was used to suppress background signal and discrete cosine transform was employed to reduce spatial correlation between channels. The best classification performance was obtained when piecewise constant modeling was used at the feature extraction stage, mutual information was used at the channel selection stage and support vector machine was used at the classification stage. At the end of classification, brain electric activities were categorized in response to familiar and unfamiliar face stimuli. Consequently, this study will help us both in the pre-diagnosis of diseases such as Prosopagnosia and Alzheimer and in determining suspects’ behavior in response to a face stimulus related to a crime instance in forensic inquiries.Bu çalışma Ç.Ü. Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından desteklenmiştir. Proje No: IPBAP/2012-0008