Yazar "Erkan, Yasemin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Artificial Single Trial Auditory Evoked Potential Signal Generator
    (IEEE, 2009) Bahtiyar, Yemen Alev; Erkan, Yasemin; Acir, Nurettin
    In this study, we introduce an artificial single trial auditory evoked potential signal generator which contributes to create the synthetic data set that are mostly used in biomedical engineering applications. The proposed system not only provides the comparison of the methods used in engineering applications but also it provides an objectivity in determining the performance of the novel systems to be designed in other studies. In this study, we have aimed to create synthetic data set by generating single trial auditory evoked potential at any arbitrary SNR level.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Auditory brainstem response classification for threshold detection using estimated evoked potential data: comparison with ensemble averaged data
    (SPRINGER, 2013) Acir, Nurettin; Erkan, Yasemin; Bahtiyar, Yemen Alev
    Auditory brainstem response (ABR) has become a routine clinical tool in neurological and audiological assessment. ABR measurement process with ensemble averaging is very time-consuming and uncomfortable for subjects due to the more repetition of single trials. This condition also restricts the wide usability of ABR in clinical applications. Therefore, the reduction in repetitions has a great importance in ABR measurements. In this study, 488 ABR responses are used for creating two different data sets. The first set is created conventionally by ensemble averaging of 1,024 single trials for each ABR pattern. The second set is obtained from the first estimated 64 single trials of the same records for each ABRs. Estimation is realized by using a nonlinear adaptive filtering algorithm. In classification stage, a powerful classifier integrated with a feature selection algorithm is performed for each data set. In result, the classification performance for estimated ABR data with 64 repetitions is better than the classification performance of the ensemble averaged data with 1,024 repetitions. The proposed system is resulted in an accuracy of 96% for estimated ABRs. So, the proposed system can effectively be used for threshold detection in auditory assessment providing a high accuracy. While the obtained results contribute to the practical ABR usage in clinics, the great significance of it arises from the reduction in repetitions via estimation of ABRs.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Auditory Threshold Detection by Classifying Estimated Short Latency Evoked Potentials
    (IEEE, 2009) Acir, Nurettin; Erkan, Yasemin; Bahtiyar, Yemen Alev
    Short latency evoked response (SLER) has become a routine clinical tool in neurological and audiological assessment. But, in order to extract SLER from backgroung EEG signal, many repeated single trial measurements are necessary In some cases, these reprtitions are up to 2000. Therefore, measuring period is very time consuming and uncomfortable for subjects. This condition is also limited the SLER usage in clinical applications. In this study, 302 SLER responses extracted by averaging 1024 single trials are used for creating two different data sets. The first set is created from ensemble averaging of 1024 trials for each SLER signals. The second set is obtained from the same single trial measurements by estimating 64 trials of each SLER signal. The support vector machine which is a powerful binary classifier is performed for each data sets for three different feature extraction techniques. In result, the results obtained from estimated data (second data set) classification procedure is better than the results of classical ensemble averaged data set (first data set) with a high accuracy and less time consuming. This results contribute to the SLER usage in clinics more practical than classical ones.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Sentetik işitsel orta gecikmeli cevap işaretlerinin dalgacık dönüşümü ile iyileştirilmesi
    (Niğde Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü, 2011) Erkan, Yasemin; Acır, Nurettin
    Bu çalışma, İşitsel Uyarılmış Potansiyellerde (İUP) Orta Gecikmeli Cevapları (OGC) iyileştirmek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada ilk olarak, işitsel uyarılmış potansiyel işaretlerinin kullanıldığı biyomedikal mühendislik uygulamalarında sıkça başvurulan sentetik veri kümelerinin üretimine oldukça önemli bir katkı sağlayacağı düşünülen, sentetik tek tur İUP sinyal üreteci yazılım tabanlı olarak sunulmuştur. Üreteç ile gamma-ton fonksiyon tekniğini kullanarak farklı gürültü seviyeleri ve farklı tur sayılarında OGC verileri üretilmiş ve sonra gürültülü sentetik verilere iyileştirme işlemi uygulanmıştır. İyileştirme için Dalgacık Dönüşümü tekniği ve pratik uygulamalarda binlerle ifade edilen tek tur alınarak yapılan çoklu ortalama tekniği kullanılmıştır. DD kullanılarak iyileştirilen OGC ile çoklu ortama ile elde edilen OGC, veritabanında yer alan referans sinyali ile karşılaştırılmış ve her iki yönteminde referans sinyale karşılık başarımı ortalama kare hatası cinsinden hesaplanarak belirlenmiştir. Bunun yanı sıra OGC'nin temel bileşeni olan ve klinik değer taşıyan S30 örüntüsünün genlik ve gecikme değişimi de incelenerek önerilen sistemin biyoelektrik mühendisliğinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Benzetim sonuçları değerlendirildiğinde; OGC'yi elde etmek için, DD ile iyileştirme yönteminin, çoklu ortalama alma metoduna göre düşük tur sayıları için bütün gürültü seviyelerinde daha başarılı olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bu çalışmada önerilen sistem ile daha az sayıda tek tur ölçüm yapılarak DD tabanlı iyileştirme işlemi ile OGC elde edilebildiği, sentetik işaretler için gösterilmiş ve bununda gerçek OGC işareti ölçümünde harcanan zamanı oldukça kısaltacağı öngörülmüştür. Böylece OGC'deki iyileştirme sağlanmıştır.