No abstract

No abstract

No abstract

Özetçe-Günümüzde el, ayak veya kollarını kullanamayan hastalar için sorunlu organlar yerine diğer organlardan faydalanarak yapay hareketler elde edilebilmektedir. Bu bağlamda göz hareketlerinin dış ortamlara mesaj verebilmek için kullanımı popüler bir bilimsel araştırma konusu olmuştur. Göz hareketlerine bağlı olarak yapılan çalışmalarda elektriksel kökenli biyolojik işaret olan elektrookulogram (EOG) sinyalinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada gözün etrafına yerleştirilen elektrotlar vasıtasıyla alınan yatay ve dikey EOG sinyalleri yapay zekâ tekniklerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile modellenmiştir. Sistem; sağa, sola, yukarı, aşağı olmak üzere dört ana yönü tespit edebildiği gibi göz kırpma hareketlerini de tespit edebilmektedir. Alınan sinyaller ilk olarak bilgisayarda ön eşik filtreleme ve yükselteç işlemlerinden geçirilip, YSA ile sınıflandırılmıştır. Hesaplanan özelliklere göre gelen sinyaller ile önerilen modelinin performansı istatistiksel doğruluk ve karışıklık matrisi analizleri yapılarak ortaya konulmuştur. Analiz sonuçlarında görülmüştür ki, tasarlanan model göz hareketlerini başarılı bir şekilde tespit edebilmektedir. Abstract-Nowadays, artificial movements have been obtained by utilizing other organs for paralyzed patients.Especially the usage of eye movements for giving message to outside world became popular as a scientific subject. In studies according to eye movements, the Electrooculogram (EOG) signal is used. In this study, the vertical and horizontal EOG signals taken from electrodes, placed around the eyes, have been modelled by using Artificial Neural Networks (ANN) which is one of artificial intelligent technique. The system can sense four main directions (Right, Left, Up and Down) at the same time it can also detect blinking movements. Firstly, the signals have been pre-filtered, amplified and classified by ANN. The performance of recommended model has been demonstrated by analyzing statistical accuracy and confusion matrix according to the features of obtained signal. It has been seen that eye movements can be successfully determined by designed model.

No abstract