EEG Verileri Kullanılarak Fiziksel El Hareketleri ve Bu Hareketlerin Hayalinin Yapay Sinir Ağları İle Sınıflandırılması

Son yillarda teknolojinin gelismesi sonucunda beyin bilgisayar arayuzu ile ilgili calismalar artmistir. Beyin Bilgisayar Arayuzu (Brain Computer Interface-BCI) yontemlerinde Elektroansefalogram (Electroencephalogram-EEG) isaretleri yaygin olarak kullanilmaktadir. EEG verileri kullanilarak fiziksel hareketle hareketin hayali siniflandirilabilmektedir. Bu calismada sag elini kullanan ve hastalik durumu olmayan 21 yasindaki bir erkege ait EEG verileri kullanilmistir. Bu verilerin bir kismi sol ve sag elin ileri-geri hareketi esnasinda kaydedilen EEG verileridir. Diger veriler ise herhangi bir fiziksel hareket yapilmadan, hareketin hayal edilmesi durumu ile ilgili kayitlardir. Welch metodu kullanilarak EEG verilerinin 1-48 Hz arasindaki frekanslarinin guc yogunluklari hesaplanmistir. Elde edilen veri setleri tasarlanan Geri Yayilimli Sinir Agi (Backpropagation Neural Network- BPNN) ‘ na uygulanmistir. Agin egitimi sonunda 4.6731x10-23 ortalama karesel hata (Mean Squared Error -MSE) degerine ulasilmistir. Hayal ile hareket verilerinden olusan test veri seti egitilen aga uygulandiginda, hayal ile hareket verileri % 99.9975 dogrulukla siniflandirilmistir.