EEG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi

Abstract

Ill ÖZET Beyinin işlevi esnasında biyosinyaller üretilir. Bu sinyaller dönüştürücü elektrotlar tarafından algılanarak, bir düzenek yardımıyla elektriksel işaretlere dönüştürülür. İşte bu işaretlere Elektroansefalogram ( EEG ), düzeneğe ise Elektroansefalografi denir. EEG, özellikle beyinin fonksiyonel ve mental aktivitesi incelenirken faydalı olmaktadır. EEG işaretleri, beyinin fiziksel ve zihinsel etkinliğine göre dört ana frekans bandına sahip spektral bileşenler ( 8, 0, a ve P ) içermektedir. Bu bileşenlere bakılarak beyin ve dolayısıyla vücut hakkında bazı yorumlar yapılabilmektedir. Bu çalışmada, beyin ( EEG ) işaretleri önce dört alt frekans bandına ( 5, 6, a ve (5 ) ayrıştırılmıştır. Bu ayrıştırma işleminde, Dalgacık Dönüşümü kullanılmıştır. Dalgacık Dönüşümü, işaretlerin alt bantlarının zaman boyutunda görüntülenebilmesine imkan sağlar. İşaretler alt bantlara ayrıştırıldıktan sonra Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak, Uyanıklık, Uyuklama ve Uyku bölütlerine, gruplar halinde eğitim yaptırılmıştır. Yapay sinir ağının en önemli özelliği, öğrendikten sonra karar verebilmesidir. Bu özelliğinden faydalanılarak yüzlerce bölüt test edilmiş ve büyük bir oranda basan sağlanmıştır. Sonuç olarak, doktorların gözle teşhis ettiği işaretler bu yöntemle daha kolay yorumlanacak hale getirilmiştir. Bu yolla, hataları minimuma indirgeme olanağı sağlanmıştır.

IV SUMMARY Biosignals are produced while the brain is working. The signals are perceived by the electrodes and then are transformed into electric signals called an electroencephlogram (EEG) by a machine known as an electroencephalograph. EEG is used for obtaining the functional and mental activity of the brain. EEG divided into four spectral components (5, 9, a ve p ) during physical and mental activity of the brain. It is comment on the brain and body by examination those components. In this study, EEG signals divided into four frequencies sub bands as alpha, beta theta and delta by using Wavelet Transform. Depending on these sub frequencies and Neural Networks have been developed and trained. The most important point of Neural Networks have decision after training. Hundreds of epochs have been tested by using NN and it has been big success for different epochs of the NN output. As a result, doctors explain the signals better by using this method. Thus, they diagnose illnesses more correctly.