Elektroensefalografi beyindeki elektriksel akımın ölçülmesi ile elde edilen sinyallerdir. Bu sinyallerin sınıflandırılması özellikle beyin sinyalleri ile ilgili rahatsızlıkların teşhis, tanı ve tedavisine katkı sağladığı için önemlidir. Ancak bu sinyallerden anlamlı sonuçlar elde edebilmek için öncelikle veri temizleme, öznitelik çıkarma ve öznitelik seçme yöntemleri kullanılmıştır. Daha sonra bu yöntemler sınıflandırma başarısına katkıları açısından kıyaslanmıştır. İlk olarak filtrelenen veriden Ayrık Dalgacık Dönüşümü metodu ile istatistiksel özellikler çıkarılmış, ardından Diferansiyel Evrim Algoritması kullanılarak en iyi sınıflandırma sonucunu veren öznitelik alt kümesi seçilmiştir. Seçilen özniteliklere sahip veri kümesinin sınıflandırma başarısı Destek Vektör Makineleri ile test edilmiştir. Kullanılan yöntem ile bazı sınıfların ayrılmasında benzer çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Electroencephalography is the signals obtained by the measurement of the electrical flow in the brain. The classification of these signals is especially important because disorders related to brain signals contribute to the diagnosis, diagnosis and treatment. However, in order to obtain meaningful results from these signals, first and foremost data cleaning, authentication and authentication selection methods have been used. These methods were then compared in terms of their contribution to the success of classification. First, statistical characteristics were extracted from the filtered data with the Separate Wave Conversion method, then the differential evolution algorithm was selected with the subset of characteristics that gave the best classification result. The success of classification of the data set with selected properties has been tested with Support Vector Machines. Better results were obtained in the separation of some classes with the method used than similar studies.
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|