Naslov diplomskega dela: Klasifikacija posnetkov elektroencefalograma med zamišljanjem motoričnih aktivnosti

Povzetek:

Metode za komunikacijo med možgani in računalnikom predstavljajo alternativno rešitev za upravljanje računalnika. Takšne rešitve pridejo prav ljudem, ki so fizično nezmožni uporabljati tipične mehanske vhodne naprave, kot sta tipkovnica in miška.

V sklopu diplomske naloge smo razvili metodo za premikanje kazalca na računalniškem zaslonu na osnovi posnetkov elektroencefalograma (EEG) snemanih med zamišljanjem motoričnih aktivnosti, oziroma stiskanjem leve ali desne roke. Uporabili smo posnetke EEG javne, označene, podatkovne baze EEG Motor Movement Imagery DataSet (EEGMMI DS), ki je prosto dostopna na straneh Physionet. Razvita metoda vključuje postopke procesiranje signalov, postopke izločanja značilk, pristope strojnega učenja in klasifikacijo segmentov posnetkov z namenom klasifikacije med zamišljenimi ali dejanskimi akcijami leve in desne roke.

Zelo pomemben rezultat raziskave je dala uporaba postopka sekvenčne izbire značilk v smeri naprej. Najvišje klasifikacijske točnosti so bile dosežene z uporabo izbranih značilk dobljenih s tistih signalov, ki ustrezajo elektrodam F7, F8, FT7 in FT8, in ne s signalov, ki ustrezajo tradicionalno uporabljenima elektrodama C3 in C4. V raziskavi nam je za vse posnetke podatkovne baze EEGMMI DS uspelo doseči povprečno klasifikacijsko točnost 66,78 %, pri čemer je bila najvišja klasifikacijska točnost za posnetke posameznega subjekta 97,62 %.

Termin zagovora: petek, 20. julij 2018 ob 10.00

Lokacija zagovora: Diplomska soba

Mentor: prof. dr. Franc Jager

Komisija za zagovor:​

prof. dr. Borut Robič (predsednik),

prof. dr. Franc Jager (mentor),

doc. dr. Aleš Smrdel (član).