EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ

Amaç: Bu çalışma, SAM32RFO Elektroensefalograf (EEG) cihazı ve 10/20 sistemine sahip EEG kepi kullanılarak, 10 katıımcıdan belli bir düzen içerisinde kayıtlanmış olan EEG üzerinde ortaya çıkan beyin sinyallerininçene hareketleri ile ilişkisinin değerlendirilmesi amacıyla yapılmıştı.Gereç-Yöntem: Çalışma 03/09/2018-03/10/2018 tarihleri arasında üniversitemiz Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde, 10 katıımcıdan (3 kadın, 7 erkek) EEG sinyallerinin kayıtlanarak bilgisayar ortamına aktarılması ile tamamlanmıştı. Verilerin değerlendirilmesinde, standart sapma değişimlerinden faydalanılarakolasılıksal sinir ağı modeli (PNN) kullanılmıştı. Elde edilen sonuçlar yüzde olarak sunulmuştur.Bulgular: 21-35 yaş aralığındaki sağlıklı katıımcıların, her bir döngüsü 10 saniye süren ve bu süre boyunca(dudaklar kapalı, diş gıcırdatma ve vücut hareket olmaksızın) yaklaşık 20 kez sağa ya da 20 kez sola doğruçene hareketleri yapabildiği görülmüştür. Çıkarılan tüm özelliklerin bilgisayar ortamındaki makine öğrenmealgoritmaları yardımıyla incelenmesi sonucunda, sağ ve sol çene hareketleri sırasında beyinde oluşan ikifarklı EEG sinyalinin, birbirlerinden %90,14 oranında farklı olarak belirlenebildiği bulunmuş ve beyin haritalama üzerindeki çıkarımlarda bu oranı desteklemişti. Çenenin sağa veya sola hareket ile oksipital, frontal vetemporal loblarda delta dalgalarına rastlanmıştı.Sonuç: Literatürde EEG üzerinde ortaya çıkan beyin dalgaları ile çene hareketleri arasındaki ilişkinin incelendiği ilk çalışmadır. EEG üzerinde parazit (artiakt) oluşturduğu düşünülen bu hareketlerin, delta frekans bandıüzerinde anlamlı bilgiler taşımakta olduğu anlaşılmıştı. Elde edilen sonuçların bilgisayar ara yüzüne aktarılması ile de, tetraparezi olan hastalara çevrelerindeki cihazları açıp/kapatmak gibi basit günlük aktiitelerdeyardımcı olunması ile onların yaşam kalitesi arttılabilir.

The Relatinship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements

Objectie: This study was carried out to evaluate on the relatinship between jaw movements and brain waves based on EEG signals recorded in a certain order from 10 partiipants using SAM32RFO device and the EEG cap with the internatinal 10/20 electrode placement system. Material and Method: EEG signals of ten partiipants (3 female, 7 male) were recorded and stored at the Department of Electric and Electronics Engineering of Bozok University between 3 September 2018 and 3 October 2018. In the evaluatin of the data, probabilisti neural network model (PNN) was used combining with standard deviatin changes. The results are presented as percentage. Results: Healthy partiipants with ages in the range of 21-35 years were succeeded roundly 20 ties right and 20 ties lef jaw movements during each of the 10 seconds (closed lips, no teeth grinding and no body movement). It was determined that long-term raw EEG signals recorded during jaw movements can be obtained as a single feature thanks to standard deviatin variable. As a result of the computer-aided machine learning algorithms, it was found that two diffrent EEG signals that occur in the brain during right and lef jaw movements can be determined as 90.14% diffrent from each other and it was understood that the brain mapping results are support this conclusion. The right or lef movements of the jaw showed delta waves in the occipital, frontal and temporal lobes. Conclusion: This is the fist study to investiate the relatinship between brain waves on EEG and jaw movements in the literature. It is understood that these movements known as noise (artiact) on EEG, carry signifiant informatin on delta frequency band. The quality of life of the patints with tetraparesis can be increased by assistig in simple daily actiitis such as turning on/of the devices around them through a computer interface.

___

  • 1. Wei L, Hu H, Yuan K. Use of forehead bio-signals for controlling an intelligent wheelchair. IEEE Internatinal Conference on Robotis and Biomimetis, 2008 22; 108:113. doi:10.1109/ROBIO.2009.4912988
  • 2. Wei L, Hu H, Lu T, Yuan K. Evaluatig the performance of a face movement based wheelchair control interface in an indoor environment. IEEE Internatinal Conf. on Robotis and Biomimetis, 2010 14; 387:392. doi:10.1109/ROBIO.2010.5723358
  • 3. Jeong JW, Yeo WH, Akhtar A, Norton JJ, Kwack YJ, Li S, et al. Materials and Optiized Designs for Brain-Machine Interfaces Via Epidermal Electronics. Advanced Materials. 2013; 25: 6839-6846.
  • 4. Paul GM, Cao F, Torah R, Yang K, Beeby S, Tudor J. A smart textie based facial EMG and EOG computer interface. IEEE Sensors Journal. 2014; 14: 393-400.
  • 5.Wei L, Hu H. A hybrid brain-machine interface for hands-free control of an intelligent wheelchair. Internatinal Journal of Mechatronics and Automatin. 2011; 1: 97-111.
  • 6. Rechy-Ramirez EJ, Hu H. Bi-modal human machine interface for controlling an intelligent wheelchair. IEEE Fourth Internatinal Conference on Emerging Security Technologies, 2013 9; 66-70. doi:10.1109/EST.2013.19
  • 7. Costa A, Hortal E, Ianez E, Azorin JM. A supplementary system for a brain–machine interface based on jaw artiacts for the bidimensional control of a roboti arm. PLoS One. 2014; 9:e112352.
  • 8. Linden M, Habib T, Radojevic V. A controlled study of the effcts of EEG biofeedback on cognitin and behavior of children with attntin defiit disorder and learning disabilitis. Biofeedback and self-regulatin. 1996; 21: 35-49.
  • 9. Azami H, Sanei S, Mohammadi K. A novel signal segmentatin method based on standard deviatin and variable threshold. Journal of Computer Applicatins. 2011; 34: 27-34.
  • 10. Specht DF. Probabilisti neural networks. Neural Networks. 1990; 3: 109-118.
  • 11. Pérez A, Carreiras M, Duñabeiti JA. Brain-to-brain entrainment: EEG interbrain synchronizatin while speaking and listening. Scientii Reports. 2017; 7: 4190.
  • 12.Estepp JR, Christensen JC, Monnin JW, Davis IM, Wilson, GF. Valid
  • 13.atin of a dry electrode system for EEG. Proceedings of the Brain Factors and Ergonomics Society Annual Meetig. 2009; 53: 1171- 1175.
  • 14. Kappel SL, Looney D, Mandic DP, Kidmose P. Physiological artiacts in scalp EEG and ear-EEG. Biomedical Engineering Online. 2017; 16: 103.
  • 15. Yong X, Ward RK, Birc GE. Facial EMG contaminatin of EEG signals: Characteristis and effcts of spatil fitering. IEEE 3rd Internatinal Symposium on Communicatins, Control and Signal Processing. 2008 March 12; 729-734. doi:10.1109/ISCCSP.2008.4537319
  • 16. Xiao D, Hu J. Identiiatin of motor imagery EEG signal. Internatinal Conference on Biomedical Engineering and Computer Science (ICBECS). 2010 May 6; 546-550. doi:10.1109/ICBECS.2010.5462405
  • 17. Huo X, Park H, Kim J, Ghovanloo M. A Dual-Mode Machine computer interface Combining Speec and Tongue Motin for People with Severe Disabilitis. IEEE Trans. on Neural. Syst. and Reha. Engin. 2013; 21: 979-991.
  • 18. Nam Y, Bonkon K, Choi S. Language-Related Glossokineti Potentils on Scalp. IEEE Internatinal Conference on Systems, Man, and Cybernetis. 2014 5; 1063-1067. doi: 10.1109/SMC.2014.6974054
  • 19. Nam Y, Koo B, Cichocki A, Choi S. GOM-Face: GKP, EOG, and EMG-Based Multiodal Interface with Applicatin to Brainoid Robot Control. IEEE Trans. on Biomedical Engineering. 2014; 61: 453-462.
  • 20. Gorur K, Bozkurt MR, Bascil MS, Temurtas F. Glossokineti potentil based tongue-machine interface for 1-D extractin. Australasian Physical & Eng. Sci. in Medicine. 2018; 41: 379-391.
  • 21. Bascil MS. A New Approach on HCI Extractig Conscious Jaw Movements Based on EEG Signals Using Machine Learnings. Journal of Medical Systems. 2018; 42: 169.
Bozok Tıp Dergisi-Cover
  • ISSN: 2146-4006
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2015
  • Yayıncı: Bozok Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

SELÇUK ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİLERİNİN SAĞLIK HİZMETLERİNDEN YARARLANMA DURUMLARI

Fati KARA, Sevda YAMAN

MEDİKAL TEDAVİYE YANITSIZ OBSTETRİK KANAMALI OLGULARDA SIRALI UTERİN ARTER DEVASKÜLARİZASYON SONUÇLARI Stepwise Uterine Artery Ligation Results In Patients With Postpartum Bleeding Unresponsive To Medical Treatment

Emre Volkan KASIMOĞULLARI, Sefik Eser ÖZYÜREK, Tolga KARACAN, Hüseyin KIYAK, Hasan Fehmi YAZICIOGLU

ŞİZOFRENİ HASTALARINDA GÖZÜN ARKA SEGMENT YAPILARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Evaluation of Posterior Ocular Structures in Patients with Schizophrenia

Bekir KUÇUK, Ozgul KARAASLAN, Yunus HACIMUSALAR, Seray ASLAN BAYHAN, Hasan Ali BAYHAN

HEMŞİRELİK ÖĞRENCİLERİNİN KENDİ KENDİNE MEME MUAYENESİNİ BİLME VE UYGULAMA DURUMLARININ BELİRLENMESİ Determining Nursing Students’ Knowledge and Practice Level of Breast Self Examination

Rukiye HÖBEK AKARSU, Selda YÜZER ALSAÇ

İNTRAVİTREAL ENJEKSİYON HASTALARINDA BLEFAROSTA TİPİNİN GÖZİÇİ BASINCINA ETKİSİ

Mehmet COŞKUN

BRUSELLOZA SEKONDER PRİMER PSOAS ABSESİ: NADİR BİR OLGU

Semra Demirli ATICI, Can ARICAN, Emran Kuzey AVCI, Murat AKALIN, Bülent ÇALIK, Gökhan AKBULUT

MİYOPİ VE MİYOPİK ASTİGMATİZMA TEDAVİSİNDE UYGULANAN PRK VE FS-LASİK PROSEDÜRLERİNİN KIYASLANMASI

Servet ÇETİNKAYA

EEG ÜZERİNDE ORTAYA ÇIKAN BEYİN DALGALARININ ÇENE HAREKETLERİ İLE İLİŞKİ The Relationship Between Brain Waves Based on EEG Signals And Jaw Movements

Muhammet Serdar BAŞÇIL

İHMAL EDİLMİŞ AŞİL TENDON RÜPTÜRLERİNDE PRİMER ONARIM VE PLANTARİS TENDONU İLE ÖGMENTASYON TEKNİĞİNİN ORTA DÖNEM SONUÇLARI Mid-Term Results of Primary Repair and Plantaris Tendon Augmentation Technique in Neglected Achilles Tendon Rupture

Enes ULUYARDIMCI, Süleyman Bülent BEKTAŞER, Muhammed Nadir YALÇIN, İbrahim BOZKURT, Durmuş Ali ÖÇGÜDER, Ahmet Şükrü SOLAK

VÜCUT KİTLE İNDEKSİNİN GEBELİK VE NEONATAL SONUÇLARA ETKİSİ

Demet Aydoğan KIRMIZI, Emre BAŞER, Taylan ONAT, Mustafa KARA, Ethem Serdar YALVAÇ