Parmak hareketlerine ilişkin ECoG örüntülerin AR tabanlı öznitelikler ile sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid115848en_US
dc.authorid48505en_US
dc.contributor.authorÖzerdem, Mehmet Siraç
dc.contributor.authorKaradağ, Kerim
dc.date.accessioned2020-02-27T10:57:40Z
dc.date.available2020-02-27T10:57:40Z
dc.date.issued2014
dc.departmentDicle Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmasında, ECoG kayıtları kullanılarak parmak hareketlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada BCI Competition IV yarışmasında sunulan Data set IV isimli veri kümesi kullanılmıştır. Veri kümesinde üç epilepsi hastasına ilişkin ECoG kayıtları ve parmak hareketlerini gösteren elektronik eldiven kayıtları yer almaktadır. Eldiven kayıtları referans alınarak, parmak hareketlerinin yer aldığı ECoG bölütleri belirlenmiştir. Farklı uzunluklardaki belirlenen bölütlerin öznitelik vektörleri, özbağlanımlı (AR) modelleme ile elde edilmiştir. Öznitelik vektörleri kNN ve DVM yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırıcı açısından bakıldığında, DVM yönteminin kNN sınıflandırıcısına göre daha iyi bir performans sergilediği görülmektedir. DVM ile yapılan sınıflandırılma işleminde, her üç denek için iki parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %87.35, üç parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %66.97, dört parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %50.06 ve tüm parmakların sınıflandırma başarı ortalaması %34.41 olarak elde edilmiştir. kNN ile yapılan sınıflandırılma işleminde, her üç denek için iki parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %75.35, üç parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %55.50, dört parmağın sınıflandırma başarı ortalaması %39.00 ve tüm parmakların sınıflandırma başarı ortalaması %31.90 olarak elde edilmiştir. AR katsayıları açısından bakıldığında, çoğunlukla m=3 katsayı ile en yüksek başarımların elde edildiği görülmüştür. Denekler açısından bakıldığında, tüm sınıflandırma işlemlerinde denek 1’in en yüksek sınıflandırma performansına sahip olduğu görülmektedir. Denek 2 ve denek 3’ün sınıflandırılacak parmak sayısına göre farklı performanslar sergiledikleri görülmektedir. Sınıflandırılan parmak sayısı açısından bakıldığında, ayrıştırılacak parmak sayısının artması ile başarı oranı dramatik olarak düştüğü görülmektedir. Sınıf sayısının artması ile hem DVM hem de kNN sınıflandırıcı performanslarının oldukça düşük seviyelerde yer aldığı görülmektediren_US
dc.identifier.citationÖzerdem, M.S. veKaradağ, K. (2014). Parmak hareketlerine ilişkin ECoG örüntülerin AR tabanlı öznitelikler ile sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 5(2), 89-97.en_US
dc.identifier.endpage97en_US
dc.identifier.issn1309-8640
dc.identifier.issn2146-4391
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage89en_US
dc.identifier.trdizinidTRDizinIdYok
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/4584
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/302737
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TVRjeU9UZzJOZz09
dc.identifier.volume5en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.institutionauthor0-Belirlenecek
dc.language.isotren_US
dc.publisherDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
dc.relation.publicationcategory0-Belirleneceken_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectECoGen_US
dc.subjectParmak hareketlerien_US
dc.subjectÖzbağlanımlı modellemeen_US
dc.subjectDVMen_US
dc.subjectkNNen_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectFinger movementsen_US
dc.subjectARen_US
dc.subjectSVMen_US
dc.subjectClassificationsen_US
dc.titleParmak hareketlerine ilişkin ECoG örüntülerin AR tabanlı öznitelikler ile sınıflandırılmasıen_US
dc.titleParmak hareketlerine ilişkin ECoG örüntülerin AR tabanlı öznitelikler ile sınıflandırılması
dc.title.alternativeClassification of ECoG patterns related to finger movements with AR based featuresen_US
dc.title.alternativeClassification of ECoG patterns related to finger movements with AR based features
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Parmak hareketlerine ilişkin ECoG örüntülerin.pdf
Boyut:
546.78 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu