Academic Journal

Ayrık Dalgacık Dönüşümü Bileşenlerine Ait İstatistiksel Veriler ile Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılması

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Ayrık Dalgacık Dönüşümü Bileşenlerine Ait İstatistiksel Veriler ile Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılması
المؤلفون: Tuğba Palabaş
المصدر: Online Academic Journal of Information Technology, Vol 5, Iss 15, Pp 49-56 (2014)
بيانات النشر: Akademik Bilişim Araştırmaları Derneği, 2014.
سنة النشر: 2014
المجموعة: LCC:Electronic computers. Computer science
LCC:Technology (General)
LCC:Communication. Mass media
مصطلحات موضوعية: eeg, ayrık dalgacık dönüşümü, knn, discrete wavelet transform, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95, Technology (General), T1-995, Communication. Mass media, P87-96
الوصف: Beynin elektriksel aktivitesindeki anormal değişimden kaynaklanan epilepsi hastalığının teşhisinde EEG işaretlerinin analizi ve sınıflandırılması oldukça önemlidir. Bu çalışmada durağan olmayan EEG işaretlerinin spektral analizinde başarılı sonuçlar elde ettiği bilinen ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak dalgacık katsayılar elde edilmiştir. Bu katsayılara ait en küçük değer, en büyük değer, standart sapma ve ortalamadan oluşan özellik vektörleri belirlenmiş ve model oluşturmadan sınıflandırma işlemi yaptığı için kısa sürede sonuç elde edebilen k en yakın komşuluk kNN algoritması ile de sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Yöntem 60 dakikalık 256 Hz örnekleme frekansına sahip nöbet ve nöbet dışı veriler ile test edilmiştir. Bu verilerin uzman doktor tarafından işaretlenmiş segmentlerinden 110 saniyelik nöbet verisi ve 110 saniyelik nöbet dışı veri %50 oranında örtüşme ile alınmış ve analiz için kullanılacak veri setleri oluşturulmuştur. İndirgenmiş vektörlerin kNN algoritması ile sınıflandırılması sonucunda nöbet ve nöbet dışı verinin doğru sınıflandırma başarısı % 83’e ulaşmıştır.
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: English
Turkish
تدمد: 1309-1581
Relation: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ajit-e/issue/54440/740957; https://doaj.org/toc/1309-1581
DOI: 10.5824/1309-1581.2014.2.003.x
URL الوصول: https://doaj.org/article/65fee4871b97461cb1e476c6a86d1a23
رقم الانضمام: edsdoj.65fee4871b97461cb1e476c6a86d1a23
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals
الوصف
تدمد:13091581
DOI:10.5824/1309-1581.2014.2.003.x