Yardımcı Sistem Olarak BCI ve EEG Sinyallerinin BCI Sistemlerde Kullanım Şekilleri
Öz
Günümüzde halen insan anatomisi ve buna bağlı olarak hastalıkların incelenmesi süregelmektedir. İnsanoğlunun en çok ilgisini çeken anatomik kısımlardan bir tanesi de şüphesiz ki beyindir. Günümüz çalışmaları beyin sinirsel faaliyetlerini izleyerek çeşitli alanlarda ilerlemeler göstermektedir. Beyin sinyallerinin izlenmesi için kullanılan en yaygın yöntemlerden biri EEG (Elektroansefalogram) olarak bilinmektedir. Günümüzde EEG tıbbi alanda tanı ve tedaviye yardımcı olarak kullanıldığı gibi aynı zamanda disiplinler arası olarak bilgisayar bilimlerinde BCI (Beyin Bilgisayar Arayüzü) sistemlerinde kullanılmaktadır. Beyin Bilgisayar Arayüzü (Brain Computer Interface (BCI) ) sistemlerinin temelinde birey beyin sinyallerinin toplanarak bireyin dış dünyayla iletişime geçmesi için uygun şekilde kullanımı söz konusudur. BCI sistemlerinin kullanım alanları; kısmi motor hareket kayıpları, ağır felçli bireyler, ağır konuşma güçlükleri vb. olarak sıralanabilir. Bu çalışmada günümüzde BCI sistem tasarımlarında gelinen nokta hakkında derleme yapılmıştır. Bu sayede BCI sistemi çalışmalarının durumu izlenebilecek ve BCI alanında gelişmelerin doğrultusu görülebilecektir.
Anahtar Kelimeler
References
- AIQattan, D., & Sepulveda, F. (2017). Towards Sign Language Recognition Using EEG-Based Motor Imagery Brain Computer Interface. 2017 5th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI). Sabuk.
- Anupama, H., N.K., C., & Lingaraju, G. (2014). Real-time EEG based Object Recognition System Using Brain Computer Interface. 2014 International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I). Mysore.
- Bora, İ., & Yeni, S. (2012). EEG ATLASI. NOBEL TIP KİTABEVLERİ.
- Camacho, J., & Manian, V. (2016). Real-Time Single Channel EEG Motor Imagery based Brain Computer Interface. 2016 World Automation Congress (WAC). Rio Grande.
- Chan, A., & Dascalu, S. (2017). Using Brain Computer Interface Technology in Connection with Google Street View. 2017 21st International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS). Bucharest.
- Ernest, T., Smitha, K., & Vinod, A. (2015). Detection of Familiar and Unfamiliar Images using EEG-based Brain-Computer Interface. 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Kowloon.
- Hsieh, K., Sun, K., Yeh, J., & Pan, Y. (2017). Home Care by Auditory Brain Computer Interface for the Blind with Severe Physical Disabilities. 2017 International Conference on Applied System Innovation (ICASI). Sapporo.
- Ilyas, M. Z., Saad, P., & Ahmad, M. I. (2015). A Survey of Analysis and Classification of EEG Signals for Brain-Computer Interfaces. 2nd International Conference on Biomedical Engineering (ICoBE). Penang.
- Jadav, G. M., Batistić, L., Vlahinić, S., & Vrankić, M. (2017). Brain Computer Interface Communicator : A Response to Auditory Stimuli Experiment. 2017 40th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). Opatija.
- Katona, J., Ujbanyi, T., Sziladi, G., & Kovari, A. (2016). Speed control of Festo Robotino mobile robot using NeuroSky MindWave EEG headset based Brain-Computer Interface. 7th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom 2016). Wrocław.