<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-10-23T20:02:46Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net:gumushane/17945" metadataPrefix="oai_dc">https://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net:gumushane/17945</identifier><datestamp>2026-10-23T18:31:18Z</datestamp><setSpec>openaire</setSpec><setSpec>driver</setSpec><setSpec>com_gumushane_10000</setSpec><setSpec>col_gumushane_10001</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>EEG Kullanarak 2D&amp;3D Video Geçişinin Tespitinde Frontal ve Temporal Lobların Etkinliği</dc:title><dc:creator>Melek, Negin</dc:creator><dc:creator>Melek, Mesut</dc:creator><dc:creator>Kayikcioglu, Temel</dc:creator><dc:subject>Mühendislik, Elektrik ve Elektronik</dc:subject><dc:subject>Fizik, Uygulamalı</dc:subject><dc:subject>Nörolojik Bilimler</dc:subject><dc:subject>Biyofizik</dc:subject><dc:description>İnsan gözünün üç boyutlu (3B) yapısı nedeniyle, bu araştırmada 3B teknolojisi kullanılmıştır. Binoküler görmenin yorgunluk esnasında boyut kaybedeceğini iddia ederek 2B ve 3B’ye geçiş analizi önemlidir. Böylece rastgele 2B ve 3B parçalardan oluşan tek akışlı bir video dokuz gönüllü tarafından izlenilmiştir. Gönüllülerin beyin sinyallerinin dinamik davranışı ve güç spektral yoğunluğu (GSY), kapsamlı bir nicel analiz için dikkate alınmıştır. Baskın EEG bantları ve zaman aralıkları, kısa zamanlı Fourier dönüşümüne (KZFD) dayalı güç farklılıklarını analiz ederek 2B’den 3B’ye (2B_3B) ve 3B’den 2B’ye (3B_2B) geçişlerde seçilmiştir. Bu bilgiler dikkate alınarak, etkili özellik çıkarımı ve sınıflandırma teknikleri uygulanarak, gönüllülerin beyin loblarını temsil eden kanalların davranış kalıpları analiz edilmiştir. Öznitelik çıkarma yöntemleri olarak Hjorth parametreleri ve istatistiksel yöntemler kullanılmıştır. 2B_3B ve 3B_2B geçişlerini sınıflandırmak için en yakın komşular (e-YK) ve doğrusal diskriminant analiz (DDA) algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçlar, 2B_3B ve 3B_2B geçişlerinin kapsamlı sınıflandırma analizi sayesinde beyin korteksinin aktivite gücünün değişiminin temsil edilebileceğini ortaya koymuştur. Bu geçişleri temsil eden kanallar arasındaki temporal ve frontal lobların baskınlığı göz ardı edilemez.</dc:description><dc:date>2020</dc:date><dc:type>Article</dc:type><dc:identifier>https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/gumushane/17945</dc:identifier><dc:identifier>https://doi.org/10.35377/saucis.03.02.754771</dc:identifier><dc:language>en</dc:language><dc:relation>Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences  (Online)</dc:relation><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:identifier>https://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/tr/items/gumushane/17945</dc:identifier></oai_dc:dc></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>