Araştırma Makalesi

Harmoni Arama Varyantlarının EEG Gürültü Temizleme Problemi Üzerinden Kıyaslanması

Cilt: 12 Sayı: 4 31 Aralık 2024
PDF İndir
EN TR

Harmoni Arama Varyantlarının EEG Gürültü Temizleme Problemi Üzerinden Kıyaslanması

Öz

Elektro-ensefalogram (EEG) taraması, beyinde oluşan elektriksel aktiviteleri ölçümleyerek beynin fonksiyonlarını başarılı şekilde yerine getirip getirmediği hakkında bilgi veren bir tıbbi görüntüleme sistemidir. İnsan kafatasına elektrotlar yerleştirilerek yapılan bu tarama sinyalleri kişinin vücudundaki diğer aktivitelerden ve dış faktörlerden dolayı gürültüye maruz kalmaktadır. Harmoni arama (HS) algoritması, müzik eserleri oluşturulurken gerçekleştirilen besteleme sürecinden esinlenen bir yarı-sezgisel algoritmadır. Bu çalışmada HS algoritması ve sonrasında geliştirilen varyantları ile EEG sinyallerinin gürültülerden temizlenmesi problemi optimize edilmeye çalışılmış ve varyantların bir büyük veri optimizasyon problemi olan bu problem üzerindeki başarımları kıyaslanmıştır. İncelenen sonuçlar, büyük veri optimizasyon problemleri üzerinde sonradan geliştirilen HS varyantlarının, HS algoritmasının ilk versiyonundan daha üstün performans gösterme kabiliyetine sahip olduğunu ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] C.-W. Tsai, C.-F. Lai, H.-C. Chao, and A. V. Vasilakos. Big data analytics: a survey. Journal of Big data, 2(1):21, 2015.
  2. [2] V. N. Gudivada, R. Baeza-Yates, and V. V. Raghavan. Big data: Promises and problems. Computer, 48(3):20–23, 2015.–
  3. [3] H. A. Abbass. Calibrating independent component analysis with laplacian reference for real-time eeg artifact removal. In International Conference on Neural Information Processing, pages 68–75, 2014.
  4. [4] S. Elsayed and R. Sarker. An adaptive configuration of differential evolution algorithms for big data. In IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, pages 695–702, 2015.
  5. [5] S. Elsayed and R. Sarker. Differential evolution framework for big data optimization. Memetic Computing, 8(1):17–33, 2016.
  6. [6] M. A. El Majdouli, S. Bougrine, I. Rbouh, and A. A. El Imrani. A fireworks algorithm for single objective big optimization of signals. In 2016 IEEE/ACS 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA), pages 1–7. IEEE, 2016.
  7. [7] M. A. Meselhi, S. M. Elsayed, D. L. Essam, and R. A. Sarker. Fast differential evolution for big optimization. In 2017 11th International Conference on Software, Knowledge, Information Management and Applications (SKIMA), pages 1–6. IEEE, 2017.
  8. [8] H. Wang, W. Wang, L. Cui, H. Sun, J. Zhao, Y. Wang, and Y. Xue. A hybrid multiobjective firefly algorithm for big data optimization. Applied Soft Computing, 69:806–815, 2018.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgi Sistemleri Geliştirme Metodolojileri ve Uygulamaları

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

26 Aralık 2024

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2024

Gönderilme Tarihi

28 Mayıs 2024

Kabul Tarihi

15 Kasım 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 12 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
İleri, S. C., Aslan, S., & Demirci, S. (2024). Harmoni Arama Varyantlarının EEG Gürültü Temizleme Problemi Üzerinden Kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 12(4), 1102-1110. https://doi.org/10.29109/gujsc.1491099

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526