Filtre Modelli Öznitelik Seçim Algoritmalarının Eeg Tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzü Sistemindeki Karşılaştırmalı Sınıflandırma Performansları
| dc.contributor.author | Bulut, Cem | |
| dc.contributor.author | Ballı, Tuğçe | |
| dc.contributor.author | Yetkin, E. Fatih | |
| dc.contributor.other | Business Administration | |
| dc.contributor.other | Management Information Systems | |
| dc.contributor.other | 03. Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences | |
| dc.contributor.other | 01. Kadir Has University | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-15T19:43:21Z | |
| dc.date.available | 2024-10-15T19:43:21Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Beyin bilgisayar arayüzleri (BBA), beyin elektriksel aktivitelerini kontrol komutlarına çevirerek bilgisayar veya nöroprostetik kol gibi yardımcı teknolojilerin kullanılmasını sağlayan sistemlerdir. Bu çalışmada filtre tabanlı öznitelik seçim yöntemlerinin farklı sınıflandırma algoritmaları ile birlikte kullanılmasının BBA sistemlerine getirebileceği kazanımlar araştırılmıştır. Bu çerçevede nöroprostetik bir cihazın kontrolü için tasarlanan BBA sisteminden elde edilmiş EEG kayıtları analiz edilmiştir. EEG kayıtlarının analizi için delta (1.0-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa (8-12 Hz), beta (12-25 Hz), yüksek-beta (25-30Hz) ve gama (30-50 Hz) frekans bantlarından ve delta (1-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa1 (8-10 Hz), alfa2 (10-12 Hz), beta1 (12-15 Hz), beta2 (15-18 Hz), beta3 (18-25 Hz), gama1 (30-35 Hz), gama2 (35-40 Hz), gama3 (40-50 Hz) alt frekans bantlarından bant gücü öznitelikleri çıkarılmıştır. Elde edilen iki veri seti öznitelik seçimi uygulamadan ve öznitelik seçimi uygulayarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada toplam 10 adet filtre tabanlı öznitelik seçimi yöntemi ile birlikte, doğrusal ayırt eden analizi, rassal ormanlar, karar ağaçları ve destek vektör makinaları sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda EEG kayıtlarının sınıflandırılması için öznitelik seçme algoritmalarının uygulanmasının daha yüksek başarımlı sonuçlar verdiği ve bu çalışmada ele alınan öznitelik seçme yöntemlerinden, özdeğer merkeziyetine göre öznitelik seçimi (Ecfs) ve sonsuz öznitelik seçimi (Inffs) yöntemlerinin filtre tabanlı yaklaşımlar arasında en iyi sonuçları verdiği gözlenmiştir. | en_US |
| dc.identifier.citationcount | 1 | |
| dc.identifier.doi | 10.17341/gazimmfd.978895 | |
| dc.identifier.issn | 1300-1884 | |
| dc.identifier.issn | 1304-4915 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.17341/gazimmfd.978895 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1197890/filtre-modelli-oznitelik-secim-algoritmalarinin-eeg-tabanli-beyin-bilgisayar-arayuzu-sistemindeki-karsilastirmali-siniflandirma-performanslari | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12469/6645 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.ispartof | Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.title | Filtre Modelli Öznitelik Seçim Algoritmalarının Eeg Tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzü Sistemindeki Karşılaştırmalı Sınıflandırma Performansları | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.author.institutional | Ballı, Tuğçe | |
| gdc.author.institutional | Yetkin, Emrullah Fatih | |
| gdc.bip.impulseclass | C5 | |
| gdc.bip.influenceclass | C5 | |
| gdc.bip.popularityclass | C5 | |
| gdc.coar.access | open access | |
| gdc.coar.type | text::journal::journal article | |
| gdc.description.department | Kadir Has University | en_US |
| gdc.description.departmenttemp | İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ - CERRAHPAŞA,KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ,KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ | en_US |
| gdc.description.endpage | 2407 | en_US |
| gdc.description.issue | 4 | en_US |
| gdc.description.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| gdc.description.scopusquality | Q3 | |
| gdc.description.startpage | 2397 | en_US |
| gdc.description.volume | 38 | en_US |
| gdc.description.wosquality | Q4 | |
| gdc.identifier.openalex | W4365133805 | |
| gdc.identifier.trdizinid | 1197890 | |
| gdc.oaire.accesstype | GOLD | |
| gdc.oaire.diamondjournal | false | |
| gdc.oaire.impulse | 2.0 | |
| gdc.oaire.influence | 2.7316756E-9 | |
| gdc.oaire.isgreen | false | |
| gdc.oaire.keywords | Engineering | |
| gdc.oaire.keywords | BBA;EEG;bant gücü;öznitelik seçme;sınıflandırma | |
| gdc.oaire.keywords | Mühendislik | |
| gdc.oaire.popularity | 3.47936E-9 | |
| gdc.oaire.publicfunded | false | |
| gdc.oaire.sciencefields | 03 medical and health sciences | |
| gdc.oaire.sciencefields | 0302 clinical medicine | |
| gdc.oaire.sciencefields | 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering | |
| gdc.oaire.sciencefields | 02 engineering and technology | |
| gdc.openalex.fwci | 0.21 | |
| gdc.openalex.normalizedpercentile | 0.44 | |
| gdc.opencitations.count | 2 | |
| gdc.plumx.mendeley | 5 | |
| gdc.plumx.scopuscites | 4 | |
| relation.isAuthorOfPublication | 97c3a2d8-b41c-40fe-9319-e0f9fc8516eb | |
| relation.isAuthorOfPublication | 81114204-31da-4513-a19f-b5446f8a3a08 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 97c3a2d8-b41c-40fe-9319-e0f9fc8516eb | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | c10ffc80-6da5-4b86-b481-aae660325ae5 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | ff62e329-217b-4857-88f0-1dae00646b8c | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | acb86067-a99a-4664-b6e9-16ad10183800 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | b20623fc-1264-4244-9847-a4729ca7508c | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | c10ffc80-6da5-4b86-b481-aae660325ae5 |