Research Article

EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması

Volume: 33 Number: 2 March 31, 2021
International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences Cover
International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences
PDF Download

EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması

Abstract

Elektroensefalografi beyindeki elektriksel akımın ölçülmesi ile elde edilen sinyallerdir. Bu sinyallerin sınıflandırılması özellikle beyin sinyalleri ile ilgili rahatsızlıkların teşhis, tanı ve tedavisine katkı sağladığı için önemlidir. Ancak bu sinyallerden anlamlı sonuçlar elde edebilmek için öncelikle veri temizleme, öznitelik çıkarma ve öznitelik seçme yöntemleri kullanılmıştır. Daha sonra bu yöntemler sınıflandırma başarısına katkıları açısından kıyaslanmıştır. İlk olarak filtrelenen veriden Ayrık Dalgacık Dönüşümü metodu ile istatistiksel özellikler çıkarılmış, ardından Diferansiyel Evrim Algoritması kullanılarak en iyi sınıflandırma sonucunu veren öznitelik alt kümesi seçilmiştir. Seçilen özniteliklere sahip veri kümesinin sınıflandırma başarısı Destek Vektör Makineleri ile test edilmiştir. Kullanılan yöntem ile bazı sınıfların ayrılmasında benzer çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Keywords

References

  1. [1] Andrzejak RG, L. K. (tarih yok). BONN UNIVERCITY EEG time series download page. 10 2, 2019 tarihinde http://epileptologie-bonn.de/cms/front_content.php?idcat=193&lang=3 adresinden alındı
  2. [2] LASEFR, Z., AYYALASOMAYAJULA, S. S., & ELLEITHY, K. (2017). Epilepsy seizure detection using EEG signals. In 2017 IEEE 8th Annual Ubiquitous Computing, Electronics and Mobile Communication Conference (UEMCON) (pp. 162-167),IEEE. IEEE.
  3. [3] Md. Mamun or Rashid, M. A. (2017). Epileptic Seizure Classification using Statistical Features of EEG Signal. Bazar, Bangladesh: IEEE.
  4. [4] AHMADI, A., SHALCHYAN, V., & DALIRI, M. R. (2017). A New Method for Epileptic Seizure Classification in EEG Using Adapted Wavelet Packets. İstanbul, Turkey: IEEE.
  5. [5] Physio Bank. (tarih yok). 11 12, 2018 tarihinde (http://physi onet.org/cgi-bin/atm/ATM adresinden alındı
  6. [6] RAMAKRISHNAN, S., & MURUGAVEL, A. M. (2018). Epileptic seizure detection using fuzzy rules based sub band specific features and layered multi class SVM. Pattern Analysis and Applications, 16.
  7. [7] AHAMMAD, N., FATHIMA, T., & JOSEPH, P. (2014). Detection of epileptic seizure event and onset using EEG. BioMed research international 2014, 2014(7).
  8. [8] SALEM, O., NASEEM, A., & MEHAOUA, A. (2014). Epileptic Seizure Detection From EEG Signal using Discrete Wavelet Transform and Ant Colony classifier Communications (ICC). IEEE International Conference on. IEEE, 2014, 3529-3534.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Publication Date

March 31, 2021

Submission Date

April 30, 2020

Acceptance Date

February 1, 2021

Published in Issue

Year 2021 Volume: 33 Number: 2

DOI

https://doi.org/10.7240/jeps.729478

IZ

https://izlik.org/JA76ZJ26TG

Cite

RIS / Bibtex
APA
Abbasoğlu, F., Gülcü, A., & Başpınar, U. (2021). EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(2), 171-179. https://doi.org/10.7240/jeps.729478
AMA
1.Abbasoğlu F, Gülcü A, Başpınar U. EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması. JEPS. 2021;33(2):171-179. doi:10.7240/jeps.729478
Chicago
Abbasoğlu, Ferda, Ayla Gülcü, and Ulvi Başpınar. 2021. “EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 33 (2): 171-79. https://doi.org/10.7240/jeps.729478.
EndNote
Abbasoğlu F, Gülcü A, Başpınar U (March 1, 2021) EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 33 2 171–179.
IEEE
[1]F. Abbasoğlu, A. Gülcü, and U. Başpınar, “EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması”, JEPS, vol. 33, no. 2, pp. 171–179, Mar. 2021, doi: 10.7240/jeps.729478.
ISNAD
Abbasoğlu, Ferda - Gülcü, Ayla - Başpınar, Ulvi. “EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 33/2 (March 1, 2021): 171-179. https://doi.org/10.7240/jeps.729478.
JAMA
1.Abbasoğlu F, Gülcü A, Başpınar U. EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması. JEPS. 2021;33:171–179.
MLA
Abbasoğlu, Ferda, et al. “EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, vol. 33, no. 2, Mar. 2021, pp. 171-9, doi:10.7240/jeps.729478.
Vancouver
1.Ferda Abbasoğlu, Ayla Gülcü, Ulvi Başpınar. EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması. JEPS. 2021 Mar. 1;33(2):171-9. doi:10.7240/jeps.729478