EN
TR
İki ve Üç Boyutlu Paradigmaların Olay İlişkili P300 Potansiyeli Üzerindeki Etkilerinin Dalgacık Dönüşümü Esaslı İncelenmesi
Öz
Olay ilişkili P300 potansiyeli tabanlı Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) sistemlerinde genellikle farklı uyaran tiplerinin sistem performansını nasıl etkilediği yapılan çalışmaların ana odak noktasıdır. Literatürde yapılan bir çalışmada klasik iki boyutlu satır-sütun ve önerilen üç boyutlu sütun flaşlanması esaslı paradigmalar kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre önerilen üç boyutlu sütun flaşlanması esaslı uyaran sunumu sınıflandırma doğruluğu açısından yüksek performans göstermektedir. Ancak bu paradigmanın P300 potansiyeli üzerinde nasıl bir değişim meydana getirdiği gösterilmemiştir. Yapılan bu çalışmada dalgacık dönüşümü esaslı bir yöntem kullanılarak her iki paradigmanın olay ilişkili P300 potansiyeli üzerindeki etkisi hem zaman hem de frekans uzayı açısından ele alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, önerilen paradigmanın P300 potansiyeli üzerinde daha fazla frekans bandında aktivasyon meydana getirdiği görülmüştür. Ayrıca yine önerilen yöntem kullanılarak birçok kanalda daha yüksek P300 genliği elde edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen paradigma kullanılarak gerçekleştirilen uyaran sunumunda daha etkin P300 sinyalleri elde edilmekte, buda BBA sistem performansını artırmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Atatürk Üniversitesi
Proje Numarası
FOA-2018-6524
Kaynakça
- Adeli, H., Zhou, Z., & Dadmehr, N. (2003). Analysis of EEG records in an epileptic patient using wavelet transform. Journal of neuroscience methods, 123(1), 69-87.
- Aggarwal, S., & Chugh, N. (2022). Review of machine learning techniques for EEG based brain computer interface. Archives of Computational Methods in Engineering, 1-20.
- Ahmad, M. M., & Ahuja, K. (2022). Role of 5G Communication Along With Blockchain Security in Brain-Computer Interfacing: A Review. Futuristic Design and Intelligent Computational Techniques in Neuroscience and Neuroengineering, 65-85.
- Arpaia, P., Esposito, A., Natalizio, A., & Parvis, M. (2022). How to successfully classify EEG in motor imagery BCI: a metrological analysis of the state of the art. Journal of Neural Engineering.
- Arvaneh, M., Robertson, I. H., & Ward, T. E. (2019). A p300-based brain-computer interface for improving attention. Frontiers in human neuroscience, 12, 524.
- Aydemir, O., & Kayikcioglu, T. (2011). Wavelet transform based classification of invasive brain computer interface data. Radioengineering, 20(1), 31-38.
- Cao, L., Li, G., Xu, Y., Zhang, H., Shu, X., & Zhang, D. (2021). A brain-actuated robotic arm system using non-invasive hybrid brain–computer interface and shared control strategy. Journal of Neural Engineering, 18(4), 046045.
- Farwell, L. A., & Donchin, E. (1988). Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. Electroencephalography and clinical Neurophysiology, 70(6), 510-523.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2022
Gönderilme Tarihi
25 Eylül 2022
Kabul Tarihi
26 Ekim 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Sayı: 41