Detekcija pokreta ruku iz EEG signala primjenom strojnog učenja

master's thesis

• Title (english): Hand movement detection from EEG signals using machine learning
• Author: Sven Rotim
• Mentor: Sonja Grgić (mentor)
• Committee member: Sonja Grgić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Jelena Božek (član povjerenstva)
• Committee member: Josip Vuković (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-07-12, Croatia

Abstract

Tema ovoga rada je detekcija pokreta ruku iz EEG signala pomoću strojnog učenja.
EEG je metoda snimanja električne aktivnosti mozga koji se koristi u medicini i neuroznanosti.
Za ovaj rad su se samostalno prikupili podaci korištenjem Emotiv Epoc X prijenosnog EEG uređaja.
Ti podaci su zatim procesirani, napravljena je ekstrakcija značajki i potom su istrenirani različiti modeli strojnog učenja kako bi se prepoznali pokreti ruku.
Napravljena je binarna klasifikacija (između stanja mirovanja i pokreta ruku) i višeklasna klasifikacija (između stanja mirovanja, pokreta desne ruke i pokreta lijeve ruke).
Dobiveni su obećavajući rezultati koji pokazuju veliki potencijal ovoga područja istraživanja.

Abstract (english)

The topic of this paper is the detection of hand movements from EEG signals using machine learning.
EEG is a method of recording the electrical activity of the brain that is used in medicine and neuroscience.
For this work, data was collected using the Emotiv Epoc X portable EEG device.
This data was then processed, feature extraction was done and different machine learning models were then trained to recognize hand movements.
A binary classification (between resting state and hand movement) and a multiclass classification (between resting state, right hand movement and left hand movement) were made.
Promising results were obtained that show the great potential of this area of research.

• Keywords: EEG; strojno učenje; pokreti ruku; klasifikacija
• Keywords (english): EEG; machine learning; hand movements; classification
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:931591
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-10-12 22:01:52