@article{article_1534785, title={İnsan Makine Etkileşimi için EEG Sinyallerinin İstatistiksel Özellik Çıkarımına Dayalı Olarak Ofline Beyin Bilgisayar Arayüzünün Gerçeklenmesi}, journal={Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi}, volume={14}, pages={1–17}, year={2025}, author={Demir, Mehmet and Köker, Raşit}, keywords={EEG, ANN, Biostatistics, BCI, Human Machine Interaction, MATLAB}, abstract={Günümüz teknolojisi insan etkileşimi ile hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu etkileşimin artmasında insanların makinelere olan ilgisi önemli bir etkendir. Düşünebilen bir varlık olan insan, makine ve cihazlarla düşünme yapısını kullanarak etkileşim kurar. Bu çalışma kapsamında insan beyni ve elektriksel aktiviteleri incelenerek insanın düşünce aktiviteleri ile ayırt etme durumları gün yüzüne çıkarılmaya çalışılmıştır. İnsan beyninde oluşan bilişsel(zihinsel) aktivite işlemlerinin gerçekleşmesinde beynin hangi kısımlarının aktif olarak kullanıldığı hakkında literatür araştırması yapılmıştır. Beynin vücut uzuv kontrollerini gerçekleştirirken Elektroensefalogram (EEG) elektriksel verilerin(potansiyellerin) oluştuğu anlaşılmıştır. Beyinde oluşan elektriksel verilerin incelenmesi için 10 sağlıklı insanın 1 dakikalık kaydedilmiş EEG verileri physionet ortamından ham veri(dijital sinyal) olarak alınıp incelenmiştir. EEG sinyallerinin alt bantlarının karmaşıklığı ve lineer olmayışı tespit edilmiştir. Bu tespit edilen durumların anlaşılması amacıyla MATLAB Grafik arayüz tasarımı yapılmıştır. EEG sinyallerinin özellik çıkarımı ve seçimi için istatistiksel metotlardan yararlanılarak elde edilen bulgular MATLAB grafik arayüzüne eklenmiştir. Literatür araştırmalarından elde edilen bilgiler doğrultusunda sınıflama amacıyla kullanılan yapay zekâ algoritmalarından olan Yapay Sinir Ağları (YSA) hızlı sonuç üretmesi amacıyla kullanılmıştır. Sınıflama sonucunda YSA aracılığı ile EEG alt bantları olan insanların bilişsel aktivitelerinin anlaşılması için kullanılan Alfa ve Beta sinyalleri ayırt edilmiştir. Bu durum kişi bazlı, minimum %57, maksimum %93 ve 10 kişinin genel de %85 olarak tespit edilmiştir. Özgün olarak ayırt edilen Alfa ve Beta sinyalleri bilişsel aktivite için grafik arayüz de görselleştirilmiştir. Elde edilen bu %85 doğruluk durumu kullanılarak insan bilişsel aktivitelerinin gelişmiş teknolojik cihazlar(makineler) ile iletişim kurması için MATLAB grafik arayüz geliştirilerek Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) tasarımlarına olanak oluşturulmuş ve ofline BBA geliştirilmiştir.}, number={1}, publisher={Tokat Gaziosmanpasa University}