Comparison of channel selection methods on the classification of EEG data obtained from the animal non-animal categorization experiment

Abstract

Özetçe-Bu çalışmada görsel uyaran olarak canlı ve cansız nesne resimlerinin kullanıldığı deneylerden elde edilen Elektroansefalogram (EEG) işaretlerinin ikili sınıflandırma sürecinde kanal seçim modellerinin sınıflandırma performansını nasıl etkilediği araştırılmıştır. Deneyde kullanılan farklı elektrotlardan gelen işaretler analiz edilmiş ve görsel uyaranlar ile ilgili olan kanallar tespit edilmeye çalışılmıştır. Yapılan analiz çalışmalarında özellik çıkarım yöntemi olarak Parçalı Sabit Modelleme (PCM) ve Parçalı Lineer Modelleme (PLM) teknikleri, kanal seçim yöntemleri olarak r (Pearson) benzerlik ölçütü, Fisher Score (FS), Mutual Information (MI), Kullback Leibler Distance (KLD), Varyans Oran (VR) ve Ortak Uzamsal Model (CSP) yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan sınıflandırma sonucunda özellik çıkarım yöntemi olarak PCM ve kanal seçim yöntemi olarak VR kullanıldığında iyi bir sınıflandırma performansının oluştuğu gözlemlenmiştir.