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] 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] V. N. Gudivada, R. Baeza-Yates, and V. V. Raghavan. Big data: Promises and problems. Computer, 48(3):20–23, 2015.–
- [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] 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] S. Elsayed and R. Sarker. Differential evolution framework for big data optimization. Memetic Computing, 8(1):17–33, 2016.
- [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] 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] 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
