Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/11
Browse
6 results
Search Results
Research Project Hayali ve gerçek motor fonksiyonlarda beyin bölgeleri arasındaki uyumlu davranışı veri odaklı çözümleyen yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı(2020) Karaçalı, Bilge; Özgören, MuratBeyin-bilgisayar arayüzü sistemleri beyinin işleyişiyle beraber ortaya çıkan fizyolojik yanıtlara dayanarak kullanıcılara, içinde bulundukları ortam üzerinde işlevsel kontrol sağlamaya çalışır. Beyinin işleyişini bu amaçla takip etmek için sıklıkla kullanılan teknolojilerden biri elektroensefalografidir (EEG). Ancak EEG verilerinden gerekli çıkarımları yapmak, aranan sinyalin düşük şiddeti, arka plandaki işlevlerin bu sinyali gizlemesi ve kaydedilen veride yakındaki bölgelerden kaynaklanan birçok sinyalin olması gibi sorunlardan ötürü zordur. Bu sebeplerle şimdiye kadar sadece kullanıcıya dikkatteki seçicilik ve sinirsel geri bildirim le birtakım belirli beyin sinyallerini kontrol etmeyi öğreten beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları sınırlı bir başarı gösterebilmiştir. Yapılmak istenen hareketi kullanıcının zihninde canlandırmasından tanımayı amaçlayan beyin bilgisayar arayüzü çalışmaları, yüksek bilgi aktarım hızı için kabul gören bir potansiyele rağmen umulan başarı düzeyinden uzaktır. Bu projede, gerçek ve hayali motor fonksiyonları tanımak için beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısına dayalı yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı geliştirilmiştir. Farklı beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısını çok kanallı EEG verisinden elde etmek için EEG sinyalleri üzerinde hiçbir istatistiksel veya dinamik model içermeyen yeni uyum ölçütleri kullanılmıştır. Farklı motor fonksiyonlar sırasında uyum düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösteren EEG kanal çiftleri tespit edilmiş ve prototip beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma sistemlerinde değerlendirilmiştir. Bu projenin bulguları ve geliştirilmiş olan gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma yöntemleri, gerçek ve özellikle hayali motor fonksiyonları EEG kanalları arasındaki uyum profillerine bakarak birbirinden ayırt edebilen yüksek bilgi aktarım hızına sahip yeni nesil beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımlarına temel teşkil edecektir. Bu da beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için motor fonksiyonlar sırasında ortaya çıkan beyindeki bağlanırlık yapılarının ışığında yeni eğitim paradigmalarının geliştirilmesine öncülük edecek ve nörolojik rehabilitasyon ile tamamen içe-kilitli hastalarla iletişimden nöral protezlerin kontolü ve bilgisayar kullanım deneyiminin yükseltilmesine kadar sivil ve askeri çok çeşitli uygulama alanlarında gerçekleştirilecek dramatik atılımların yolunu açabilecektir.Article Citation - WoS: 10Citation - Scopus: 13On the Characterization of Cognitive Tasks Using Activity-Specific Short-Lived Synchronization Between Electroencephalography Channels(Elsevier, 2021) Olcay, B. Orkan; Özgören, Murat; Karaçalı, BilgeAccurate characterization of brain activity during a cognitive task is challenging due to the dynamically changing and the complex nature of the brain. The majority of the proposed approaches assume stationarity in brain activity and disregard the systematic timing organization among brain regions during cognitive tasks. In this study, we propose a novel cognitive activity recognition method that captures the activity-specific timing parameters from training data that elicits maximal average short-lived pairwise synchronization between electroencephalography signals. We evaluated the characterization power of the activity-specific timing parameter triplets in a motor imagery activity recognition framework. The activity-specific timing parameter triplets consist of latency of the maximally synchronized signal segments from activity onset Delta t, the time lag between maximally synchronized signal segments t, and the duration of the maximally synchronized signal segments w. We used cosine-based similarity, wavelet bi-coherence, phase-locking value, phase coherence value, linearized mutual information, and cross-correntropy to calculate the channel synchronizations at the specific timing parameters. Recognition performances as well as statistical analyses on both BCI Competition-III dataset IVa and PhysioNet Motor Movement/Imagery dataset, indicate that the interchannel short-lived synchronization calculated using activity-specific timing parameter triplets elicit significantly distinct synchronization profiles for different motor imagery tasks and can thus reliably be used for cognitive task recognition purposes. (C) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.Conference Object İşitsel Uyarılmış Potansiyellerde Kısmi Yönlü Uyumluluk ve Bilgi Akış Yönünün Kestirimi(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2009) Çek, M. Emre; Savacı, Ferit Acar; Özgören, MuratBu bildiride, saçlı deride çeşitli elektrotlardan elde edilmiş işitsel uyarılmış potansiyellerde, çok değişkenli öz bağlanımlı rastlantısal modelleme kullanılarak beyindeki farklı bölgeler arasında bilgi akışının mevcut olup olmadığı incelenmiştir. Bilgi akışının kestirimi, frekansa bağlı ve 0 ile 1 arasında değerler aralan kısmi yönlü uyumluluk ve yönlü transfer fonksiyonları kullanılarak yapılmaktadır. Uyarı sonrası zamanda yapılan incelemede her iki yöntemin de bilgi akışının mevcut olduğu frekans noktaları ile ilgili bilgi verdiği ve bilgi akış yönlerinin kestirilebildiği görülmüştür. Yöntemlerin frekans çözünürlüğü, ilgili örnekleme penceresi ve model mertebesi kriterlerine bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. İki yöntemin de uyumlu değerler sağladığı saptanmıştır.Article Citation - WoS: 14Citation - Scopus: 18Separating Normosmic and Anosmic Patients Based on Entropy Evaluation of Olfactory Event-Related Potentials(Elsevier Ltd., 2019) Güdücü, Çağdaş; Olcay, Bilal Orkan; Schaefer, L.; Aziz, M.; Schriever, V. A.; Özgören, Murat; Hummel, T.Objective: Methods based on electroencephalography (EEG) are used to evaluate brain responses to odors which is challenging due to the relatively low signal-to-noise ratio. This is especially difficult in patients with olfactory loss. In the present study, we aim to establish a method to separate functionally anosmic and normosmic individuals by means of recordings of olfactory event-related potentials (OERP) using an automated tool. Therefore, Shannon entropy was adopted to examine the complexity of the averaged electrophysiological responses. Methods: A total of 102 participants received 60 rose-like odorous stimuli at an inter-stimulus interval of 10 s. Olfactory-related brain activity was investigated within three time-windows of equal length; pre-, during-, and post-stimulus. Results: Based on entropy analysis, patients were correctly diagnosed for anosmia with a 75% success rate. Conclusion: This novel approach can be expected to help clinicians to identify patients with anosmia or patients with early symptoms of neurodegenerative disorders. Significance: There is no automated diagnostic tool for anosmic and normosmic patients using OERP. However, detectability of OERP in patients with functional anosmia has been reported to be in the range of 50%.Conference Object Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Eeg Verisinde Kanallar-arası Zaman Uyumluluk Profilleri Kullanılarak Hayali Hareket Tanıma(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Olcay, Bilal Orkan; Özgören, Murat; Karaçalı, BilgeBu çalışmada, elektrotlar arası zaman gecikmesi kullanılarak bir beyin-bilgisayar ara yüzü çalışması gerçekleştirilmiştir. Öznitelik olarak, seçilen referans kanalı ile geriye kalan tüm kanalların çapraz kovaryansının mutlak değerinin en yüksek olduğu zaman gecikmeleri hesaplanmıştır. Çalışmada kullanılan 5 kişi içinden 3 kişinin sınıflandırma performansının %100’e yakın olmasının yanında bu kişilerin eğitim veri seti sayısının diğer iki kişiye göre oldukça düşük olması ve literatürde buna benzer çalışmaların azlığı, önerilen yaklaşımın geliştirilmeye açık olduğunu göstermektedir.Article Citation - WoS: 36Citation - Scopus: 44Continuous Time Wavelet Entropy of Auditory Evoked Potentials(Elsevier Ltd., 2010) Çek, Mehmet Emre; Özgören, Murat; Savacı, Ferit AcarIn this paper, the continuous time wavelet entropy (CTWE) of auditory evoked potentials (AEP) has been characterized by evaluating the relative wavelet energies (RWE) in specified EEG frequency bands. Thus, the rapid variations of CTWE due to the auditory stimulation could be detected in post-stimulus time interval. This approach removes the probability of missing the information hidden in short time intervals. The discrete time and continuous time wavelet based wavelet entropy variations were compared on non-target and target AEP data. It was observed that CTWE can also be an alternative method to analyze entropy as a function of time. © 2009 Elsevier Ltd. All rights reserved.