Epileptik EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması için Bir Boyutlu Medyan Yerel İkili Örüntü Temelli Öznitelik Çıkarımı

[ X ]

Tarih

2017

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Elektroansefalogram (EEG), epilepsi tespitinde yaygın olarak kullanılan önemli bir veri kaynağıdır. Bu çalışmada da Bonn Üniversitesi Epileptoloji bölümü veritabanından alınan ve A, B, C, D, E olmak üzere 5 işaret grubundan oluşan EEG kayıtları kullanılmıştır. Bir boyutklu medyan yerel ikili örüntü (1B-MYİÖ) yöntemi uygulanarak elde edilen özniteliklerin k-En Yakın Komşu (k-NN) sınıflandırıcısı ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada geliştirilen 1BMYİÖ yönteminin öznitelik olarak sınıflandırma başarısı değerlendirilmiştir. Bu sınıflandırma için karışıklık matrisi hesaplanarak model başarım ölçümü yapılmıştır. Çalışmada A-E veri setleri için sınıflandırma performansı %100, A-D veri setleri için %99.00, D-E veri setleri için %98.00, E-CD veri setleri için %99.50 ve A-D-E veri setleri için de %96.00 olarak bulunmuştur. Çalışmada kullanılan 1B-MYİÖ yönteminin, literatürde kullanılan birçok yöntemden daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Kaynak

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

5

Sayı

3

Künye