Taşınabilir ve Kablosuz EEG Cihazı Prototibi Tasarımı ve Gerçeklemesi

Elektroensefalografi (EEG) ölçüm sistemi, sağlık alanında bazı hastalıkların teşhisinde ve öğrenme sürecinin iyileştirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada EEG işaretinin işlenmesi ve görüntülenmesi için donanım ve yazılım olmak üzere iki bölümden oluşan bir gömülü sistem tasarımı ve gerçeklemesi yapılmıştır. Donanım bölümünde EEG işaretinin ölçülmesi, yükseltilmesi, süzgeçlenmesi, ritimlerinin çıkarılması ve kablosuz olarak gönderilmesi için elektronik devre tasarımı ve gerçeklemesi sağlanmıştır. Yazılım bölümünde ise ölçülen ham EEG işaretinin ve ritimleri gerçek zamanlı görüntülenmesi için akıllı cep telefonu uygulaması yerli arayüzü yazılmıştır.

Design and Implementation of Prototype for Portable and Wireless EEG Device

Electroencephalography (EEG) measurement system is used in the health field for the diagnosis of some diseases, and the improvement of the learning process. In this study, an embedded system consisting of two parts, hardware and software has been designed and implemented for processing and displaying the EEG signal. In the hardware section, electronic circuit design and implementation are provided for measuring, amplifying, filtering, extracting EEG rhythms, and wirelessly transmitting the EEG signal. In the software section, a smartphone application interface is developed for that the measured raw EEG signal and rhythms can be displayed in real-time.

___

  • Balım, M. A. (2018). 8 Kanallı Taşınabilir EEG Ölçüm Cihazı [Master's thesis, Bursa Technical University]. Yüksek Öğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=TpCMYmF_t0cWrHsbO4XAQQ&no=c3dfJ_3ZO9am7F6NaqlUrQ
  • Bronzino, J. D. (2006). The Biomedical Engineering Handbook, (3rd ed.). CRC Press.
  • Bueno, L., Pons, J. L., & Bastos Filho, T. F. (2013). An embedded system for an EEG based BCI. 2013 ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference: Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 1–5. https://doi.org/10.1109/BRC.2013.6487457
  • Chen, X., & Wang, Z. J. (2011). Design and implementation of a wearable, wireless EEG recording system. 2011 5th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, 1–4. https://doi.org/10.1109/icbbe.2011.5781501
  • EL Menshawy, M., Benharref, A., & Serhani, M. (2015). An automatic mobile-health based approach for EEG epileptic seizures detection. Expert Systems with Applications, 42(20), 7157–7174. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.068
  • Engin, M., Dalbastı, T., Güldüren, M., Davaslı, E., & Engin, E. Z. (2007). A prototype portable system for EEG measurements. Measurement, 40(9–10), 936–942. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2006.10.018
  • Günaydın, O. (2010). Design Of A Brain Computer Interface (BCI) System Based On Electroencephalogram (EEG) [Master's thesis, Boğaziçi University]. Yüksek Öğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=f85Ehi2ivyvosYC4EkCiAQ&no=eYV1BVAsSBk77KpRZq_8Ew
  • Kropotov, J. D. (2009). Quantitative EEG, Event-Related Potentials and Neurotherapy. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374512-5.X0001-1
  • Ni, D., Wang, S., & Liu, G. (2020). The EEG-Based Attention Analysis in Multimedia m-Learning. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020, 4837291. https://doi.org/10.1155/2020/4837291
  • Song, W., Yu, H., Liang, C., Wang, Q., & Shi, Y. (2012). Body monitoring system design based on android smartphone. 2012 World Congress on Information and Communication Technologies, 1147–1151. https://doi.org/10.1109/WICT.2012.6409247
  • Şahin, M. (2015). EEG Sinyali Almak İçin Sistem Tasarımı [Master's thesis, Bozok University]. Yozgat Bozok University Dspace. http://dspace.bozok.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11460/436/413227.pdf
  • Thenappana S., Nagarajanb R., & Kannadhasanc S. (2021). Performance Improvement in Electroencephalogram Signal by Using DWT. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), 2770-2775. https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i10.4895
  • Zhang, L., Guo, X., Wu, X., & Zhou, B. (2013). Low-cost circuit design of EEG signal acquisition for the brain-computer interface system. 2013 6th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, 245–250. https://doi.org/10.1109/BMEI.2013.6746942
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: 4
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Osman Sağdıç
Sayıdaki Diğer Makaleler

Yangına Dayanıklı Demiryolu Sinyalizasyon Kablosu Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesi

Selim HARTOMACIOĞLU, Kamil MUTLU, Onur MERCAN, Dilek DAĞDELEN, Görkem USLU, Ömer YİĞİTLER, Çiğdem UÇAR

GKYM Üretimi ve CO2 Depolanmasının Sayısal İncelenmesi

Samuel ABUBAKAR, Serhat CANBOLAT

COVID-19 PCR Testi Veri Analizinde CAtenA Smart PCR Bioinformatik Programının Sunduğu Ön Değerlendirme Sonuçlarının Uzman Sonuçları ile Uyumunun Araştırılması

Ayşe Rüveyda UĞUR, Abdulkadir TAŞDELEN

Bölge Büyütmeli ve Kümeleme Tabanlı Yöntemler ile 3 Boyutlu Nokta Bulutlarının Bölütlenmesi

Hüseyin BOZKURT, Rifat KURBAN

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Yaklaşımlarının Karşılaştırılması: Tekstil Sektöründe bir Uygulama

Filiz ERSÖZ, Yasemin ÇINAR

Çoklu Evrişimli Sinir Ağı Modelleri İle Bir Avuç İçi Damar Tanıma Yaklaşımı

Felix Olanrewaju BABALOLA, Önsen TOYGAR, Yiltan BİTİRİM

Histopatolojik Görüntüler Kullanarak Göğüs Kanseri Sınıflandırması İçin Özellik Birleştirmeye Dayalı Melez Bir Yöntem

Emre DANDIL, Ali Osman SELVİ, Kerim Kürşat ÇEVİK, Mehmet Süleyman YILDIRIM, Süleyman UZUN

Güven Bölgesi Çerçevesi Tekniği ile MIMO Anten Dizisi Optimizasyonu ve SAR Hesaplaması

Begüm KORUNUR ENGİZ, Ahmet TURGUT

Türkiye'de Zeytin Sineğine (Bactrocera Oleae) Karşı Verilen Mücadelenin Etmen Tabanlı Modellenmesi ve Benzetimi

Simge BABA, Şebnem BORA

Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve AdaBoost Algoritması ile Araç Sınıflandırmasının Değerlendirilmesi

Seda KUL, Ahmet SAYAR