Bozok Üniversitesi Tıp Fakültesi - Bozok Tıp Dergisi
Ana Menü
SON SAYI
ANA SAYFA
YAYIN KURULU
DANIŞMA KURULU
YAZARLARA BİLGİ
MAKALE GÖNDERİM
YAYINLANMIŞ SAYILAR
TELİF HAKKI FORMU
ARAMA YAPIN
DERGİ MAKALE GÖNDERİMİ







eylul2019.51-55
51-55 EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ The Relationship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements Muhammet Serdar BAŞÇIL ÖZET Amaç: Bu çalışma, SAM32RFO Elektroensefalografi (EEG) cihazı ve 10/20 sistemine sahip EEG kepi kullanılarak, 10 katılımcıdan belli bir düzen içerisinde kayıtlanmış olan EEG üzerinde ortaya çıkan beyin sinyallerinin çene hareketleri ile ilişkisinin değerlendirilmesi amacıyla yapılmıştır. Gereç-Yöntem: Çalışma 03/09/2018-03/10/2018 tarihleri arasında üniversitemiz Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde, 10 katılımcıdan (3 kadın, 7 erkek) EEG sinyallerinin kayıtlanarak bilgisayar ortamına aktarılması ile tamamlanmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde, standart sapma değişimlerinden faydalanılarak olasılıksal sinir ağı modeli (PNN) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar yüzde olarak sunulmuştur. Bulgular: 21-35 yaş aralığındaki sağlıklı katılımcıların, her bir döngüsü 10 saniye süren ve bu süre boyunca (dudaklar kapalı, diş gıcırdatma ve vücut hareketi olmaksızın) yaklaşık 20 kez sağa ya da 20 kez sola doğru çene hareketleri yapabildiği görülmüştür. Çıkarılan tüm özelliklerin bilgisayar ortamındaki makine öğrenme algoritmaları yardımıyla incelenmesi sonucunda, sağ ve sol çene hareketleri sırasında beyinde oluşan iki farklı EEG sinyalinin, birbirlerinden %90,14 oranında farklı olarak belirlenebildiği bulunmuş ve beyin haritalama üzerindeki çıkarımlarda bu oranı desteklemiştir. Çenenin sağa veya sola hareketi ile oksipital, frontal ve temporal loblarda delta dalgalarına rastlanmıştır. Sonuç: Literatürde EEG üzerinde ortaya çıkan beyin dalgaları ile çene hareketleri arasındaki ilişkinin incelendiği ilk çalışmadır. EEG üzerinde parazit (artifakt) oluşturduğu düşünülen bu hareketlerin, delta frekans bandı üzerinde anlamlı bilgiler taşımakta olduğu anlaşılmıştır. Elde edilen sonuçların bilgisayar ara yüzüne aktarılması ile de, tetraparezi olan hastalara çevrelerindeki cihazları açıp/kapatmak gibi basit günlük aktivitelerde yardımcı olunması ile onların yaşam kalitesi arttırılabilir. Anahtar kelimeler: EEG; Beyin; Çene; Makine öğrenmesi ABSTRACT Objective: This study was carried out to evaluate on the relationship between jaw movements and brain waves based on EEG signals recorded in a certain order from 10 participants using SAM32RFO device and the EEG cap with the international 10/20 electrode placement system. Material and Method: EEG signals of ten participants (3 female, 7 male) were recorded and stored at the Department of Electric and Electronics Engineering of Bozok University between 3 September 2018 and 3 October 2018. In the evaluation of the data, probabilistic neural network model (PNN) was used combining with standard deviation changes. The results are presented as percentage. Results: Healthy participants with ages in the range of 21-35 years were succeeded roundly 20 times right and 20 times left jaw movements during each of the 10 seconds (closed lips, no teeth grinding and no body movement). It was determined that long-term raw EEG signals recorded during jaw movements can be obtained as a single feature thanks to standard deviation variable. As a result of the computer-aided machine learning algorithms, it was found that two different EEG signals that occur in the brain during right and left jaw movements can be determined as 90.14% different from each other and it was understood that the brain mapping results are support this conclusion. The right or left movements of the jaw showed delta waves in the occipital, frontal and temporal lobes. Conclusion: This is the first study to investigate the relationship between brain waves on EEG and jaw movements in the literature. It is understood that these movements known as noise (artifact) on EEG, carry significant information on delta frequency band. The quality of life of the patients with tetraparesis can be increased by assisting in simple daily activities such as turning on/off the devices around them through a computer interface. Keywords: EEG; Brain; Chin; Machine learning
© Bozok Üniversitesi Tıp Fakültesi 2012 | Geliştirme: Erşan BOZKURT 401,241 Tekil Ziyaretçi