Taşınabilir ve Kablosuz EEG Cihazı Prototibi Tasarımı ve Gerçeklemesi

Öz

Elektroensefalografi (EEG) ölçüm sistemi, sağlık alanında bazı hastalıkların teşhisinde ve öğrenme sürecinin iyileştirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada EEG işaretinin işlenmesi ve görüntülenmesi için donanım ve yazılım olmak üzere iki bölümden oluşan bir gömülü sistem tasarımı ve gerçeklemesi yapılmıştır. Donanım bölümünde EEG işaretinin ölçülmesi, yükseltilmesi, süzgeçlenmesi, ritimlerinin çıkarılması ve kablosuz olarak gönderilmesi için elektronik devre tasarımı ve gerçeklemesi sağlanmıştır. Yazılım bölümünde ise ölçülen ham EEG işaretinin ve ritimleri gerçek zamanlı görüntülenmesi için akıllı cep telefonu uygulaması yerli arayüzü yazılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• EEG
• Taşınabilir EEG cihazı
• Kablosuz veri aktarımı
• EEG işareti görüntüleme sistemi.

Design and Implementation of Prototype for Portable and Wireless EEG Device

Abstract

Electroencephalography (EEG) measurement system is used in the health field for the diagnosis of some diseases, and the improvement of the learning process. In this study, an embedded system consisting of two parts, hardware and software has been designed and implemented for processing and displaying the EEG signal. In the hardware section, electronic circuit design and implementation are provided for measuring, amplifying, filtering, extracting EEG rhythms, and wirelessly transmitting the EEG signal. In the software section, a smartphone application interface is developed for that the measured raw EEG signal and rhythms can be displayed in real-time.

Keywords

• EEG
• Portable EEG device
• Wireless data transmission
• EEG signal monitoring system.

Kaynakça

1. Balım, M. A. (2018). 8 Kanallı Taşınabilir EEG Ölçüm Cihazı [Master's thesis, Bursa Technical University]. Yüksek Öğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=TpCMYmF_t0cWrHsbO4XAQQ&no=c3dfJ_3ZO9am7F6NaqlUrQ
2. Bronzino, J. D. (2006). The Biomedical Engineering Handbook, (3rd ed.). CRC Press.
3. Bueno, L., Pons, J. L., & Bastos Filho, T. F. (2013). An embedded system for an EEG based BCI. 2013 ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference: Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 1–5. https://doi.org/10.1109/BRC.2013.6487457
4. Chen, X., & Wang, Z. J. (2011). Design and implementation of a wearable, wireless EEG recording system. 2011 5th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, 1–4. https://doi.org/10.1109/icbbe.2011.5781501
5. EL Menshawy, M., Benharref, A., & Serhani, M. (2015). An automatic mobile-health based approach for EEG epileptic seizures detection. Expert Systems with Applications, 42(20), 7157–7174. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.068
6. Engin, M., Dalbastı, T., Güldüren, M., Davaslı, E., & Engin, E. Z. (2007). A prototype portable system for EEG measurements. Measurement, 40(9–10), 936–942. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2006.10.018
7. Günaydın, O. (2010). Design Of A Brain Computer Interface (BCI) System Based On Electroencephalogram (EEG) [Master's thesis, Boğaziçi University]. Yüksek Öğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=f85Ehi2ivyvosYC4EkCiAQ&no=eYV1BVAsSBk77KpRZq_8Ew
8. Kropotov, J. D. (2009). Quantitative EEG, Event-Related Potentials and Neurotherapy. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374512-5.X0001-1

9. Ni, D., Wang, S., & Liu, G. (2020). The EEG-Based Attention Analysis in Multimedia m-Learning. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020, 4837291. https://doi.org/10.1155/2020/4837291
10. Song, W., Yu, H., Liang, C., Wang, Q., & Shi, Y. (2012). Body monitoring system design based on android smartphone. 2012 World Congress on Information and Communication Technologies, 1147–1151. https://doi.org/10.1109/WICT.2012.6409247
11. Şahin, M. (2015). EEG Sinyali Almak İçin Sistem Tasarımı [Master's thesis, Bozok University]. Yozgat Bozok University Dspace. http://dspace.bozok.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11460/436/413227.pdf
12. Thenappana S., Nagarajanb R., & Kannadhasanc S. (2021). Performance Improvement in Electroencephalogram Signal by Using DWT. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), 2770-2775. https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i10.4895
13. Zhang, L., Guo, X., Wu, X., & Zhou, B. (2013). Low-cost circuit design of EEG signal acquisition for the brain-computer interface system. 2013 6th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, 245–250. https://doi.org/10.1109/BMEI.2013.6746942