Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2025EOG Artefaktları Kullanılarak Yörünge Tabanlı Sınıflandırma: Felçli Bireyler İçin Alternatif Bir İnsan-Makine Arayüz Yaklaşımı
Melek, Mesut; Gökrem, Levent; Aydin, Sefa
Günümüzde, doğuştan veya omurilik yaralanması gibi sinir sistemi problemleri sebebiyle tamamen felç olmuş bireylerin günlük ihtiyaçlarını karşılayabilmeleri için Beyin-bilgisayar arayüz (BBA) sistemleri geliştirilmiştir. BBAlar, çeşitli cihazları kullanarak topladığı beyin sinyallerini bilgisayarlar aracılığıyla işleyerek, çevre cihazları harekete geçirmek için çıktı komutları üreten sistemlerdir. Fakat BBA sistemlerinin kullanıcılar üzerinde bazı olumsuz etkileri vardır. Bu çalışmada, Görsel uyaran potansiyel (GUP) ve P300 gibi görsel uyaran tabanlı BBA sistemlerinde kullanılan farklı frekans değerlerinde titreşen uyaranların sistem kullanıcılarının göz sağlığı üzerinde meydana getirdiği olumsuz etkiyi azaltmak amacıyla; hareketli nesneler yaklaşımını kullanan bir İnsan-Makine Arayüz (İMA) sistemi önerilmiştir. Sistem, kullanıcının hareketli topları odaklanarak takip etmesi sonucunda Elektrosefalografi (EEG) sinyallerinde meydana gelen Elektrookülografi (EOG) artefaktlarını kullanarak hareket yörüngelerini makine öğrenme algoritmaları ile sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Emotiv EPOC EEG cihazı aracılığıyla dört farklı rotada hareket eden toplar içeren yaklaşım kullanılarak sağlıklı 8 denek üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kaydedilen ham verilere ön işleme aşamaları uygulanmıştır ve etkin kanal seçimi yapılmıştır. Tespit edilen etkin kanallara (AF3, AF4) ait verilere Güç Spektral Yoğunluğu (GSY) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) yöntemleri uygulanmıştır. Her yöntem için öznitelikler çıkartılmış ve k-en yakın komşu (k-EYK) ve Lineer Diskriminant Analiz (LDA) algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. GSY yöntemi için LDA ve k-EYK algoritmaları ile sırasıyla 93.86%, 92.62% doğruluk oranları ve 31.42 (bit/dk), 30.10 (bit/dk) ITR değerleri hesaplanmıştır. ADD yöntemi için ise sırasıyla 92.84%, 92.17% doğruluk oranları ve 30.36 (bit/dk), 29.62 (bit/dk) ITR değerleri elde edilmiştir. Karşılaştırılan iki yöntemden GSY’nin ADD’ye göre daha yüksek doğruluk oranları ve ITR değerleri verdiği, LDA algoritmasının k-EYK algoritmasından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
- MakaleYalnız künye2022The Acute Effect of High-Intensity Functional Exercises on Circadian Rhythm and Anaerobic Performance Parameters
Bayrakdaroğlu, Serdar; Bayer, Ramazan; Eken, Özgür
Kickboxing is a sport that involves high intensity and short intervals. High intensity functional training can contribute to training kickboxers specific to the competition. The purpose of this study is to examine the acute effect of high-intensity functional exercises on circadian rhythm and anaerobic performance parameters. The study consisted of 15 volunteer male kickboxers (age, 20.67± 1.23 years; height, 173.60± 3.18 cm; 69, 20±2.67 kg; BMI 23.03±.49) between the ages of 18-25. The research protocol consisted of multimodal HIFT exercises performed at different times of the day. After HIFT protocol; T-line agility, vertical jump, average and peak power data were obtained from the volunteers at different times of day (09.00 am; 01.00 pm; 05.00 pm). There was find statistically significant difference between vertical jump [F(1,145)= 129.54 p=.000, partial eta square:,902], peak power values [F(1,275)= 122.89 p=.000, partial eta square:,898], average power values [F(1,139)= 124.23 p=.000, partial eta square:,899], T- line agility times [F(1,925)= 39,227 p=.000, partial eta square:,737] after HIFT in the morning, afternoon and evening protocols (p< 0.05). The best scores were obtained in the evening (05.00 pm) values for all parameters. It was determined that HIFT had better effect on vertical jump, average power, peak power and T-line agility in the evening than morning and afternoon hours.
AtıfTR Dizin2
İncele - MakaleAçık Erişim2021Eeg sinyallerini kullanarak 2B ve 3B hibrit bir videonun ayrıntılı kanal/lob analizi
Melek, Negin; Melek, Mesut; Kayikcioglu, Temel
İnsan gözünün yapısına göre 2 Boyutlu (2B) ve 3B parçalardan oluşan video analizinde ani geçiş ve sabit durumların değerlendirilmesi önemlidir. Bu çalışmada, insan beyin sinyallerinin güç spektrum yoğunluğu (GSY), 2B ve 3B hibrit video izleme sonucunda analiz için dikkate alınmıştır. İnsanların yorulunca derinlik algısının kaybettiğini daha önceki çalışmalarımızda iddia etmiştik. Bu çalışmada, rastgele 2B ve 3B parçalardan oluşan, tek akışlı bir anaglif video sağlanmıştır. 2B ve 3B hibrit video çalışmasında, beyin sinyal analizinde kısa zamanlı Fourier dönüşümüne (KZFD) dayalı GSY ve spektrogram adı verilen görsel temsil kullanılmıştır. Tüm EEG frekans bantları test edildikten sonra, spektrogram çizelgesindeki 2B ve 3B parçaların karşılaştırılmasında GSY farkı dikkate alınarak, delta bandı baskın bant olarak seçilmiştir. Bu banttan çıkarılan öznitelikler iki popüler sınıflandırıcı tarafından sınıflandırılmıştır. Bunlar destek vektör makinesi (DVM) ve doğrusal ayırma analizi (DAA) algoritmalarıdır. Sonuç olarak, frontal ve temporal loblar, 2B ve 3B geçişlerin sınıflandırılmasında diğer loblara göre daha iyi sonuçlar göstermektedir. Öznitelik çıkarma yöntemi olarak kullanılan istatistiksel fonksiyonlar ve Hjorth parametreleri sonucunda DVM ve DAA algoritmaları için sınıflandırma başarısı sırasıyla %68 ve %79 olarak hesaplanmıştır.
- MakaleAçık Erişim2020EEG Kullanarak 2D&3D Video Geçişinin Tespitinde Frontal ve Temporal Lobların Etkinliği
Melek, Negin; Melek, Mesut; Kayikcioglu, Temel
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.