Doktora Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800
Browse
Browsing Doktora Tezleri by Author "Altındiş, Fatih"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Doctoral Thesis Beyin-Bilgisayar Arayüzlerine Yönelik Riemann Geometrisi ile İleri Sinyal İşleme Yaklaşımı(2023) Altındiş, Fatih; Yılmaz, BülentBu tezde, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzlerinde (BBA) Riemann geometrisine dayalı öğrenme transferi kullanımına dayalı gelişmeleri incelemekteyiz. Seçilen EEG sinyal epoklarının sınıflandırma performansına katkısını göstermek adına kayan pencere yaklaşımı geliştirdik. Bunun yanında, sinyal işleme adımlarına filtre bankasının eklenmesinin sınıflandırma doğruluğunu daha fazla arttırdığını gözlemledik. Açık veristelerinden motor-niyet dalgaları içeren verisetlerini kullanarak, klasik Tanjant Uzay Haritalama yöntemine kıyasla sınıflandırma performanısı ortalama % 7 iyileştirdik. Çalışmanın en önemli çıktısı, 'grup öğrenmesi' adlı yeni bir transfer öğrenme yaklaşımı ve bu yaklaşımın uzantısı olan, 'hızlı hizalama' yöntemidir. Grup öğrenmesi, klinik olmayan BBA açık verisetlerinde sınıflandırma performansından ödün vermeden çoklu alan uyarlaması yapmaktadır. Hızlı hizalama, alan uyarlamasını daha önce kullanılmamış yeni veriler için kullanmayı sağlamaktadır. Önerilen grup hizalama algoritması (GALIA), farklı kişilerden ve farklı oturumlardan alınan EEG verileri ile test edilmiştir. Sınıflandırma performansı ve hesaplama maliyeti için optimal hiper-parametre değerleri incelenmiştir. Çalışma, birçok kişiden kayıt edilen verileri kullanarak tek bir makine öğrenimi modelinin oluşturulmasını ve eğitilmiş modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan yeni veriler üzerinde kullanılabileceğini göstermiştir. Bulgular, birçok kişi üzerinde öğrenme transferi gerçekleştirebilen bütünsel bir sinyal işleme akışı sağlayarak güçlü, genelleştirilebilir, ve yüksek sınıflandırma performansına sahip BBA sistemleri tasarlanmasına olanak sağlamaktadır.

