Classification of EEG signal for a given creativity task by using machine learning techniques

Abstract

Bu tez, eğitim programının yaratıcılığı ve dikkati nasıl değiştirdiğini araştırmaktadır. Araştırma kapsamında özel yaratıcılık eğitimi almış 30 katılmcı bulunmaktadır. Deney değişiklikleri EEG yöntemi toplanan veriler ile izleniyor. Testin başarisini hesaplamak için makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Alfa bandinin,yaratıcılık üzerinde önemli bir etkisi olabileceği daha önce yapılmiş araştırmalar ile ortaya konmuştur. Çalışmanın ilk bölümünde, beynin biyolojik geçmişini açıklamak için bir literatür taraması yapıldı. Bunun devamında , yaratıcılık ve yaratıcı düşünme teorileri ile ilgili önemli tanımlar açıklanmıştır. Eğitimin yaratıcılığa etkisi, farklı teknikler ile açıklanmıştır. Yaratıcılık ve sinirbilim arasındaki ilişki incelenmiş yapılan örnek çalışmalar paylaşılmıştır. Yapılan deneyin protokolü çalışmanın kısa bir açıklaması ve nasıl geliştirildiği belirtilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları deneysel verilerle açıkça gösterilmiştir. Test sonuçları, SVM ve KNN adı verilen makine öğrenme teknikleri ile hesaplanmıştır. Farklı bantlar karşılaştırılarak en önemli değişiklik nerede olmuş saptanmaya çalışılmıştır. En önemli değişiklik Alfa bandında gözlenmiştir. Bu sonuç,uygulanan eğitim programının yaratıcılığı etkilediğini göstermektedir

This thesis explores how the education program changes creativity and attention. Within the scope of the research, there are 30 participants who have received special creativity training. Changing issues are followed by EEG. Machine learning techniques were used to calculate the success of the test. It is clear that the alpha band may have a significant effect. In the first part of the study, a literature review was done to explain the biological background of the brain. In the third chapter, the important definitions about creativity and creative thinking theories are explained. The effects of education on creativity are represented by different techniques. The relationship between creativity and neuroscience is documented. A brief explanation of the study and how it was developed was explained. The results of this study are clearly indicated by experimental data. Test results were calculated by machine learning techniques called SVM and KNN. A significant change was observed by comparing different bands. The most significant changes were observed in the increase in the alpha band. This result shows the effect of training programs on creativity.