Show simple item record

dc.contributor.advisorAcır, Nurettin
dc.contributor.authorÇınar, Salim
dc.date.accessioned2019-10-31T10:32:33Z
dc.date.available2019-10-31T10:32:33Z
dc.date.issued2016en_US
dc.date.submitted2016
dc.identifier.citationÇınar, S. (2016). Aykırı değer bulma ve bağımsız bileşen analizi ile EEG sinyallerinde oküler artifaktlarının otomatik yok edilmesi. (Doktora Tezi) Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğdeen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/6918
dc.description.abstractBu tezde, aykırı değer bulma ve bağımsız bileşenler analizi yöntemleri birleştirilerek EOG referansına ihtiyaç duyulmadan EEG'den oküler artifaktları otomatik olarak yok eden yeni gürbüz bir yöntem önerilmiştir (OD-ICA). OD-ICA metodu oküler artifakt örüntülerini tek bir bileşen yerine tüm bileşenlerde bulmaya çalışır. Bununla birlikte, OD-ICA sadece oküler artifakt örüntülerini yok eder ve anlamlı EEG sinyallerini korur. Bu yöntemde kullanıcı müdahalesine gerek yoktur. Bu avantajlar yöntemi gürbüz yapmaktadır. OD-ICA iki adet gerçek veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Bağıl Hata (Realtive error (RE)), Korelasyon Katsayısı (KK) ve oküler artifakt örüntüsünü bulma yüzdesi başarım testi için kullanılmıştır. Ayrıca, Aykırı Değer Bulma (Outlier Detection (OD)) işlemleri için 3 farklı yöntem kullanılmıştır. Bunlar Chauvenet ölçütü, Peirce's ölçütü ve Ayarlanmış Kutu Grafiğidir (Adjusted Box Plot (ADJBP)). Başarım analizi önerilen yöntem ve artifakt içeren bileşenin sıfır yapılması yöntemi arasında yapılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen OD-ICA yönteminin EEG sinyallerindeki oküler artifaktları etkili bir şekilde yok ettiğini ve yöntemin oküler artifakt yok etme işleminde anlamlı EEG sinyallerini başarılı bir şekilde koruduğunu göstermiştir.en_US
dc.description.abstractIn this thesis, a novel robust method is proposed in order to remove ocular artifacts automatically from ElectroEncephaloGram (EEG) without ElectroOculoGram (EOG) reference signal by combining Outlier Detection and Independent Component Analysis (OD-ICA). The OD-ICA method searches ocular artifact patterns in all components instead of a single component. Moreover, OD-ICA removes only ocular artifact patterns and preserves meaningful EEG signal. In this method, user intervention is not needed. These advantages make the method robust. The OD-ICA is tested on two real datasets. Relative error (RE), Correlation coefficient (CC) and percentage of finding ocular artifact pattern are used for the performance test. Furthermore, three different methods are used as Outlier Detection (OD) procedures. These are the Chauvenet criterion, the Peirce's criterion and the Adjusted Box Plot (ADJBP). The performance analysis is made between proposed method and the method of zeroing the component with artifact. The experiment results show that the proposed OD-ICA method effectively removes ocular artifacts from EEG signals and is also successful in preserving the meaningful EEG signals during the removal of ocular artifacts.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.subject[0-Belirlenecek]en_US
dc.titleAykırı değer bulma ve bağımsız bileşen analizi ile EEG sinyallerinde oküler artifaktlarının otomatik yok edilmesien_US
dc.title.alternativeAutomatic removal of eog artifact in EEG by using outlier detection and independent component analysisen_US
dc.typedoctoralThesisen_US
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorÇınar, Salim


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record