Entropy based methods to analyze single channel electrophysiological brain activities in discriminating emotional states

Abstract

Duygu tanıma araştırmaları, sağlık alanında sayısal tanı desteği sağlamak, beyin-bilgisayar ara-yüzlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmak ve sanal oyunların veya reklam araçlarının etkisinin ölçülmesi için yapılmaktadır. Bu çalışmalarda vüdunun duygulanım durumu fMRI görüntüleme tekniği veya EEG ölçümleri ile yapılmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı; son 10 yıl içinde yayınlanmış ve EEG tabanlı duygu tanıma araştırmalarını derlemek ve uyaran tipi (ve veri tabanları), özellik elde etme yaklaşımları ve sınıflandırma yöntemleri açısından gruplandırarak en elverişli uyaran tipini, en başarılı EEG analiz yaklaşımını ve en yüksek doğruluğu sağlayan sınıflandırma yöntemini tespit etmektir.

Recently, there is an increasing attention for electroencephalogram-based (EEG-based) emotion recognition since it is applicable to the fields of healthcare, games, e-learning systems and brain-computer interface (BCI) and also since it is successful to reflect human's real feelings.The aim of this study is to review the papers which were published SCI-Indexed journals in last 10 years with respect to EEG analysis for emotion recognition and to compare each other by means of physiological meaning of results; finally to define the best EEG analysis approach, the best stimuli type and the best classification method with the high accuracy by grouping them in terms of feature extraction methods, stimuli types, classification methods.