EEG sinyallerine yapay zeka tekniklerinin uygulanması

Abstract

Bu çalışmada EEG işareti gibi durağan olmayan rasgele işaretlerin sağlıklı ve hasta (epilepsi) hallerinde gösterdikleri farklılıklar değerlendirilip yapay sinir ağları kullanılarak bilgisayar destekli bir ortamda analiz edilmeye çalışılmıştır.Elde edilen bulguların grafiklerinden de anlaşılacağı üzere sinir ağının sınıflandırma probleminde kullanılması başarı ile sağlanmıştır. Sinir ağının öğrenme katsayısı, aktivasyon fonksiyon değerleri gizli katman sayısı ve gizli katman nöron sayısının değişimlerine göre sinir ağının performansı değişmektedir. Bu değerler deneysel sonuçlara göre optimal duruma getirilmiştir.

In this study, it was aimed to make an analysis supported bycomputer by using artificial neural networks after evaluating differences in healthy and sick (epilepsy) conditions which are the signs nonstationary and random as EEG signal.As it was understood from the discoveries' graphics which were got, it had been supplied for neural network in using classification problem successfully.Neural networks performance has been changing according to the changing of neuralnetworks learning coefficient, activation function values, hidden layer number and hidden layer neuron number. This values had been made optimal according to experimental results.