EEG sinyali kullanarak epileptik nöbetlerin gerçek zamanlı tahmini

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NASIM MOSTAFA POUR

Danışman: İbrahim Yücel Özbek

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Elektroensefalografi (EEG) sinyallerinin analizi ile epileptik nöbetlerin belirlenmesi, epilepsi hastalığı tanısı için standart bir yöntem haline gelmiştir. Epileptik nöbetlerin uzman nörologlar tarafından el ile belirlenmesi yoğun çalışma gerektiren, oldukça zaman alıcı bir işlem olduğu gibi kişilerden kaynaklanan çeşitli hataların oluşmasına sebep olmaktadır. Bu sebeple epileptik nöbetlerin doğru ve otomatik bir şekilde belirlenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bu tez kapsamında, EEG sinyalinden frekans tabanlı öznitelikler çıkarılmış ve kolektif öğrenmeye dayalı sınıflandırıcılar kullanılarak yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı çapraz doğrulama ve çapraz hasta deneyleri kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlara göre çapraz doğrulama deneyi için duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oranları yaklaşık olarak sırayla %94, %94 ve %94 ve çapraz hasta için ise %76, %90 ve %90 olarak bulunmuştur.