Brain Computer Interface

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2004Bu çalışmada, EEG işareti içerisindeki uyarılmış potansiyellerin zamandaki yerini saptayarak ALS ve MS hastalarının dış dünya ile haberleşmesine imkan verecek bir beyin bilgisayar arayüzünü tasarlanmaya çalışılmaktadır. Uyarılmış potansiyeller genel olarak EEG işaretine göre oldukça düşük genlikli işaretlerdir ve kısa bir zaman dilimi periyodu içerisinde çıkarılması oldukça zordur. Ancak Averajlama tekniği kullanılarak SNR oranı yükseltilmekte ardından da sınıflayıcı kullanılarak, elde edilen vektörlerden hangilerinin uyarılmış potansiyel içerdiği bulunabilir. Hastaların dış ortam ile haberleşmesine olanak sağlayacak uygulama olarak 6x6’lık bir matris içerisinde 36 farklı karakter içeren bir dil destek programı seçilmiştir. Öznitelik olarak işaretlerin kendisi ve Dalgacik katsayıları, sınıflayıcı olarak ise 2 farklı sınıflayıcı kullanılmış ve sonuçlar birbirlerine göre karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak 30 saniyelik bir zaman dilimi içerisinde verilen vektör kümesi içerisinde hangi vektörlerin uyarılmış potansiyel içerdiği çok yüksek bir doğruluk ile saptanmıştır.In this study, a prototype design of a brain computer interface which allows patients ALS and MS to communicate their enviroment is aimed by detecting evoked potentials over electroencephalogram in which time interval. Evoked potentials are signals which are lower than electroencephalograms , as amptitude and to obtain them is hard in a short time period. Which vectors in any set may include an evoked potential firstly by applying a set average so that it will increase the signal to noise ratio, and by using a classifier. As an application which will allow patients to communicate their enviroment, a language support program that includes 36 different characters in a 6x6 matrix is chosen. Signals itself and the Wavelet transformation is used as feature, 2 different classifier is used for classification and Results obtained is compared to each other. As a result, it may be detected with high accuracy in 30 seconds that which vectors in any given vector set includes evoked potentialYüksek LisansM.Sc