<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=152978"><dc:title>Odkrivanje in klasifikacija intervalov desinhronizacije elektroencefalograma med zamišljanjem motoričnih aktivnosti</dc:title><dc:creator>Kalem,	Mateo	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Jager,	Franc	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>elektroencefalogram</dc:subject><dc:subject>dogodkovna desinhronizacija</dc:subject><dc:subject>motorične aktivnosti</dc:subject><dc:subject>izločanje značilk</dc:subject><dc:subject>klasifikacija intervalov motoričnih aktivnosti</dc:subject><dc:description>V sklopu magistrske naloge smo razvili in ovrednotili postopek za
odkrivanje in klasifikacijo intervalov dogodkovne desinhronizacije
elektroencefalograma, ki se pojavljajo med zamišljanjem motoričnih aktivnosti
leve in desne roke subjekta in tudi med dejanskimi motoričnimi aktivnostmi leve in
desne roke. Razviti postopek omogoča npr. premikanje kurzorja po ekranu na
osnovi samo zamišljanja motoričnih aktivnosti. Za razvoj smo uporabili posnetke
elektroencefalograma podatkovne zbirke EEGMMI DS, ki je prosto dostopna na
spletnih straneh repozitorija Physionet in vsebuje ročno označene intervale med katerimi so si subjekti zamišljali, ali pa izvajali, različne motorične aktivnosti.
Kritična evaluacija posnetkov je pokazala, da nekateri posnetki ne kažejo
pričakovanega upada amplitude signalov med intervali desinhronizacije, zato
so bili ti posnetki z namenom pridobitve objektivnih in realističnih rezultatov
obravnavani posebaj. Za prevedbo osnovnih signalov v prostor komponent smo uporabili
dve metodi, metodo skupnih prostorskih vzorcev in metodo z uporabo velike
Laplace-ove maske. Izbrana klasifikatorja sta bila klasifikator LDA in klasifikator
QDA. Najvišja dosežena klasifikacijska točnost za intervale zamišljanja motoričnih
aktivnosti ob uporabi metode skupnih prostorskih vzorcev in klasifikatorja QDA
je znašala 93.30 %, medtem ko je bila ob uporabi velike Laplace-ove maske 87.31 %.</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-12-13 12:55:01</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>152978</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
