Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılması İçin Yeni Bir Öznitelik Çıkarım Yöntemi
[ X ]
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Epilepsi en sık karşılaşılan nörolojik hastalıklardan biri olup beyinde birgrup nöronun anormal aktivitesi sonucu oluşmaktadır. Epilepsi genellikleelektroansefalografi (EEG) sinyalleri kullanılarak teşhis edilmektedir. Bu sebeple,EEG işaretlerinden etkin özniteliklerin çıkarılması doğru sınıflandırma için önemlibir basamaktır. Bu çalışmada epileptik EEG işaretlerinden kararlı özniteliklerçıkaracak motif algoritması isimli yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşım, EEGişaretlerinde belirli büyüklükteki bir pencere içine giren değerlerin birbirleri ileolan büyüklük/küçüklük ilişkisine bağımlıdır. Pencere içindeki değerlerinbirbirlerine göre oluşturdukları görünüm bir motif olarak ele alınmaktadır. İşaretüzerindeki bu motiflerin frekansları öznitelik vektörü olarak kullanılmıştır. Motifsayısı sinyal üzerinde tanımlanan pencere boyutuna bağlıdır. Motif özniteliklerielde edildikten sonra sınıflama aşamasında RF, YSA, SVM gibi farklı sınıflandırmaalgoritmaları kullanılmıştır. Önerilen yöntemin başarısını test etmek için farklıdurumlarda (nöbet öncesi, nöbet sonrası, gözler açık ve gözler kapalı vb.) kayıtaltına alınmış EEG işaretlerinin birleşimlerinden elde edilen setler kullanılmış veyüksek sınıflandırma başarıları elde edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Tıbbi İnformatik,Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği,Nörolojik Bilimler,Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar
Kaynak
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
22
Sayı
Özel
