1. Repository of OAI
  2. ΑΠΟΘΕΤΗΡΙΟ "ΟΛΥΜΠΙΑΣ"
  3. Τ.Ε.Ι. ΗΠΕΙΡΟΥ
  4. Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών
  5. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε.
  6. Μεταπτυχιακές εργασίες Τμ. Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε
Ελληνικά   English  
Please use this identifier to cite or link to this item: https://olympias.lib.uoi.gr/jspui/handle/teiep/9337
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΓιάννη, Άννα - Μαρίαel
dc.date.accessioned2018-10-23T09:46:14Z-
dc.date.available2018-10-23T09:46:14Z-
dc.date.issued2018-10-23-
dc.identifier.urihttps://olympias.lib.uoi.gr/jspui/handle/teiep/9337-
dc.rightsΑναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/gr/*
dc.subjectΗλεκτροεγκεφαλογράφημαel
dc.subjectΕγκέφαλοςel
dc.subjectOpenViBEel
dc.subjectWEKAel
dc.subjectΛογισμικόel
dc.titleΨηφιακή επεξεργασία ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ) με τη χρήση του λογισμικού OpenViBEel
heal.typemasterThesis-
heal.generalDescriptionΤμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Τομέας Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Δικτύωνel
heal.classificationΛογισμικό - OpenViBEel
heal.classificationΑνάλυση σήματοςel
heal.identifier.secondaryΜεταπτυχιακή εργασία-
heal.dateAvailable2024-01-06T08:24:04Z-
heal.languageel-
heal.accessfree-
heal.recordProviderΤ.Ε.Ι. Ηπείρουel
heal.publicationDate2018-
heal.bibliographicCitationΓιάννη, Α., 2018. Ψηφιακή επεξεργασία ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ) με τη χρήση του λογισμικού OpenViBE. Μεταπτυχιακή εργασία. Άρτα: TEI Ηπείρου. Σχολή Τεχνολογικών εφαρμογών.Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Τομέας Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Δικτύωνel
heal.abstractΣτην παρούσα διπλωματική αναπτύχθηκε μία μεθοδολογική προσέγγιση για την ανάλυση καταγραφών ηλεκτροεγκεφαλογραφημάτων με χρήση του λογισμικού OpenVibe και την επεξεργασία των σημάτων με το λογισμικό WEKA, με σκοπό την εύρεση του βέλτιστου ταξινομητή των σημάτων. Αρχικά αναλύονται οι λειτουργίες και τα χαρακτηριστικά του εγκεφάλου και του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος και στη συνέχεια παρουσιάζονται βασικές παθήσεις που ανιχνεύονται με τη χρήση των ηλεκτροεγκεφαλογραφημάτων, καθώς επίσης και έξυπνες εφαρμογές που ανιχνεύουν την επιληψία. Στη συνέχεια παρουσιάζονται τα δεδομένα και η υλοποίηση του σεναρίου, καθώς και τα δύο λογισμικά που χρησιμοποιήθηκαν για την επεξεργασία των δεδομένων. Έπειτα ακολουθεί η ερμηνεία των τεσσάρων ταξινομητών που χρησιμοποιήθηκαν. Η διπλωματική εργασία ολοκληρώνεται με την παρουσίαση των αποτελεσμάτων, την αναφορά στον βέλτιστο ταξινομητή των δεδομένων και στη διατύπωση συμπερασμάτων.el
heal.abstractIn the present thesis, a methodological approach was developed for the analysis of electroencephalographic (EEG) recordings using OpenViBE software platform and the WEKA software in order to find the optimal signal classifier. Initially, the functions and characteristics of the brain and electroencephalography are analyzed, followed by basic diseases detected by the use of electroencephalographs, as well as smart applications that detect epilepsy. The data and the implementation of the OpenViBE scenario, as well as the two software used to process the data, are presented below. Then follows the interpretation of the four classifiers used. The thesis ends with the presentation of the results, the reference to the optimal data classifier and the conclusions.el
heal.advisorNameΤζάλλας, Αλέξανδροςel
heal.academicPublisherΣχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε, Τομέας Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Δικτύωνel
heal.academicPublisherIDteiep-
heal.numberOfPages106-
heal.fullTextAvailabilitytrue-
dc.contributor.masterΜΠΣ: Μηχανικών Η/Υ και Δικτύωνel
Appears in Collections:Μεταπτυχιακές εργασίες Τμ. Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε

Show simple item record
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ΜΗΧ.ΠΛΡ. ΜΕΤ 3.pdfΜεταπτυχιακή εργασία8.29 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record  


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons