Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri Kullanarak Psikolojik Rehabilitasyon ve Karar Destek Sistemi Minder Bilişim MinDolog.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri Kullanarak Psikolojik Rehabilitasyon ve Karar Destek Sistemi Minder Bilişim MinDolog."— Sunum transkripti:

1 Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri Kullanarak Psikolojik Rehabilitasyon ve Karar Destek Sistemi Minder Bilişim MinDolog

2 Gündem İhtiyaçlar Çözümümüz – MinDolog –EEG –Neurofeedback –Yapay Zeka MinDolog İşleyiş

3 İhtiyaçlar Dikkat / Konsantrasyon Eksikliği Rehabilitasyonu –Gençler –Sporcular –İş Adamları

4 İhtiyaçlar Hastalıkların Tanı ve Tedavisi –Depresyon –Epilepsi –Stres –Davranış bozukluğu –Panik atak

5 MinDolog

6 Elektroensefalografi Alpha Beta

7 Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri

8

9 NeuroFeedback EEG biofeedback Nöroterapi Kişinin beyin dalgalarını değiştirmeye dayanan Eğitim / Mental egzersiz yöntemi Beyin dalgalarının mental performansın arttırılması için kullanılması Geri bildirim sağlayan cihazların yardımı ile EEG kontrolü –istenilen beyin dalgalarını arttırma, –istenilmeyen beyin dalgalarını azaltma

10 NeuroFeedback

11 Yapılan araştırmalara göre: Neurofeedback'te korteks (beyin kabuğu) seviyesinde elektrik aktivitesi değiştirilirken subkortikal yapılarda da değişiklikler oluyor ve beyin daha iyi çalışmaya başlayınca hangi sorun varsa o ortadan kalkıyor. Herhangi bir riski ya da yan etkisi olmayan bu eğitim yönteminde (operant şartlanma) kişi kendi beynini kontrol etmesini öğreniyor.

12 Yazılım Yapay Zeka –Örüntü Tanıma –Veri Madenciliği –Uzman Sistem Tedavi Oyunları

13 MinDolog

14 MinDolog İşleyiş

15 1.Veri Alımı (Data Acquisition): Beyin Bilgisayar Arayüz aletleri (emotiv epoc, neurosky, ocz – nia) aracılığıyla bilgisayara EEG verisi ham veri (raw data) olarak aktarılır. 2.Sinyal Geliştirme(Signal Enhancement): Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri ile bilgisayara aktarılan EEG temelli zamansal(time domain) beyin dalgaları örüntü tanıma algoritmaları uygulanabilmesi için hızlı fourier dönüşümü (fast fourier transform) ile frekans (frequency domain) değerlerine dönüştürülür. 3.Özellik Seçme(Feature Extraction): Sinyal geliştirme safhası sonucunda elde edilen farklı frekanslardaki veriler üzerinden frekans bantlarına göre alfa (8 – 12 Hz), beta (12 – 30 Hz), teta ( Hz), delta (2 – 4 Hz) adlı beyin dalgaları değerleri hesaplanır.

16 MinDolog İşleyiş 4.Kümelenme (Clustering): Makine öğrenme ve örüntü tanıma algoritmalarını verimli bir şekilde uygulayabilmek için benzer veriler kümelenme algoritmaları (k-means kümelemesi, fuzzy c-means kümelemesi) uygulanarak sınıflandırma safhasına aktarılır. 5.Sınıflandırma (Classification): Fisher Discriminant Analizi, Destekleyici Vektör Düzlemleri, Sinirsel ağlar (Neural Network), Kn En Yakın Komşular Tahmini algoritmalarında optimizasyon yapılarak, hata payı en düşük olan algoritmanın cevabına göre gelen verinin sınıflandırılması yapılır. 6.Post İşleme (Post Processing): Bu aşamada kullanıcı profili ve kullanıcı öğrenme verileri (training data) üzerinde sinirsel ağlar, kn en yakın komşular tahmini gibi yapay zeka ve makine öğrenme algoritmaları kullanılarak oluşturulan uzman sistem sinirsel geri besleme(neurofeedback) için geliştirilecek oyunların senaryolarının ve aşamalarının altyapısını oluşturacaktır.

17 Teşekkür Ediyoruz...


"Beyin Bilgisayar Arayüz Aletleri Kullanarak Psikolojik Rehabilitasyon ve Karar Destek Sistemi Minder Bilişim MinDolog." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları