Ταξινόμηση ηλεκτοεγκεφαλογραφήματος από σύστημα διεπαφής εγκεφάλου υπολογιστή για διαφορετικά οσμικά ερεθίσματα
Loading...
Date
Authors
Γκούμα, Μαριάννα
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Τ.Ε.Ι. Ηπείρου, Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών, Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε.
Abstract
Type
Type of the conference item
Journal type
Educational material type
Conference Name
Journal name
Book name
Book series
Book edition
Alternative title / Subtitle
Description
Στην παρούσα εργασία μελετήθηκε η δυνατότητα διαχωρισμού και ταξινόμηση σημάτων εγκεφάλου, υπό διαφορετικά οσμικά ερεθίσματα. Ο εγκέφαλος είναι ίσως το πιο πολύπλοκο όργανο του ανθρώπινου οργανισμού, του οποίου η λειτουργία ακόμα και σήμερα δεν έχει αποσαφηνιστεί πλήρως. Μια από τις σημαντικότερες μεθόδους παρακολούθησης της εγκεφαλικής δραστηριότητας είναι η ανάλυση των δυναμικών που παράγει ο εγκέφαλος, τα οποία καταγράφονται με ηλεκτρόδια σε συγκεκριμένα σημεία του. Στο παραπάνω πλαίσιο η παρούσα εργασία μελετά την απόκριση του εγκεφάλου σε διαφορετικά ερεθίσματατης αίσθησης της όσφρησης. Για τον σκοπό αυτό διεξήχθησαν καταγραφές ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος με χρήση μιας συσκευής διεπαφής Εγκεφάλου Υπολογιστή, (BrainComputerInterface–BCI), εξήχθησαν χαρακτηριστικά από τα σήματα αυτά και εν συνεχεία ταξινομήθηκαν με διαφορετικούς αλγορίθμους ταξινόμησης. Τα αποτελέσματα της ταξινόμησης ανήλθαν άνω του 85% ακρίβεια, γεγονός που υποδηλώνει ότι πράγματι είναι ικανός ο εντοπισμός διαφορετικών αποκρίσεων του εγκεφάλου, όταν το υποκείμενο οσμίζεται διαφορετικά αντικείμενα.
In this study, the ability of Machine Learning systems to classify EEG under different smell stimuli was studied. The brain is the most complex organ in the human body, as well as its function has not been fully elucidated. One of the most important methods of monitoring brain activity is the analysis of the potentials produced by the brain, which are recorded with electrodes at specific points. In the above context, the present study investigates the response of the brain to different stimuli of the sense of smell. For this purpose, electroencephalographic recordings were performed using a Brain Computer Interface (BCI) device. A set of features have been extracted from these signals and then the signals are classified with different classification algorithms. The obtained accuracy result is higher than 85% accurate, which suggests that it is indeed capable of detecting different responses in the brain when the subject smells different objects.
In this study, the ability of Machine Learning systems to classify EEG under different smell stimuli was studied. The brain is the most complex organ in the human body, as well as its function has not been fully elucidated. One of the most important methods of monitoring brain activity is the analysis of the potentials produced by the brain, which are recorded with electrodes at specific points. In the above context, the present study investigates the response of the brain to different stimuli of the sense of smell. For this purpose, electroencephalographic recordings were performed using a Brain Computer Interface (BCI) device. A set of features have been extracted from these signals and then the signals are classified with different classification algorithms. The obtained accuracy result is higher than 85% accurate, which suggests that it is indeed capable of detecting different responses in the brain when the subject smells different objects.
Description
Keywords
Εγκέφαλος, Σύστημα διεπαφής εγκεφάλου υπολογιστή, Μηχανική μάθηση
Subject classification
Βιοϊατρική μηχανική., Νευρωνικά δίκτυα (Πληροφορική)., Αλληλεπίδραση ανθρώπου - Ηλεκτρονικού υπολογιστή.
Citation
Link
Language
el
Publishing department/division
Τ.Ε.Ι. Ηπείρου, Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών, Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε.
Advisor name
Γιαννακέας, Νικόλαος
Examining committee
Γιαννακέας, Νικόλαος
Τζάλλας, Αλέξανδρος
Δημόπουλος, Δημήτριος
Τζάλλας, Αλέξανδρος
Δημόπουλος, Δημήτριος
General Description / Additional Comments
Institution and School/Department of submitter
Τ.Ε.Ι. Ηπείρου
Table of contents
Sponsor
Bibliographic citation
Γκούμα, Μ, 2020. Ταξινόμηση ηλεκτοεγκεφαλογραφήματος από σύστημα διεπαφής εγκεφάλου υπολογιστή για διαφορετικά οσμικά ερεθίσματα. Πτυχιακή εργασία. Άρτα: Τ.Ε.Ι Ηπείρου. Σχολή Τεχνολογίας Εφαρμογών. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε.
Name(s) of contributor(s)
Number of Pages
71
Course details
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
Creative Commons license
Except where otherwised noted, this item's license is described as Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα