Yapay Zekâ Tabanlı EEG Sinyal Sınıflandırması

Sinirbilimi ve sinir mühendisliği alanlarında çığır açan bu kitap, beyin sinyallerinin analiz ve sınıflandırılmasına dair devrim niteliğinde bir yaklaşım sunuyor. Rastgele Alt Küme Kanal Seçimi (RSCS) yöntemiyle EEG sınıflandırmasını benzersiz bir şekilde optimize eden bu çalışma, tat algılama, koku sınıflandırma ve motor imgeleme alanlarında yüksek doğruluk oranlarına ulaşırken, hesaplama karmaşıklığını azaltmayı başarıyor. Hilbert Dönüşümü ve Dalgacık Paket Ayrıştırması gibi ileri düzey sinyal işleme teknikleriyle desteklenen bu yöntem, Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) ve nörolojik hastalıkların erken teşhisi için önemli bir potansiyel taşıyor. Üç farklı EEG veri seti üzerinde gerçekleştirilen kapsamlı analizler, sinirbilim araştırmacılarından sağlık profesyonellerine, BCI geliştiricilerinden yapay zekâ uzmanlarına kadar geniş bir kitleye hitap ediyor. Beyin sinyali sınıflandırmasında yeni bir çığır açan bu kitap, EEG analizinde hassasiyeti ve verimliliği artırmak isteyenler için vazgeçilmez bir kaynak olma niteliği taşıyor. Nöral sinyal işleme ve makine öğrenimi uygulamalarında bir dönüm noktası olarak, beyin-bilgisayar etkileşimlerine yepyeni bir perspektif kazandırıyor.

• | Author: Amir Naser
• | Publisher: LAP Lambert Academic Publishing
• | Publication Date: Mar 27, 2025
• | Number of Pages: 00124 pages
• | Binding: Paperback or Softback
• | ISBN-10: 6208438713
• | ISBN-13: 9786208438715