Aktif Araştırmalarımız
Laboratuvarımızın çalıştığı başlıca konular.
Çalışmalarımız tek bir soru etrafında toplanıyor: öznel deneyim, ölçülebilir sinyallerde nasıl iz bırakır? Her projede deney tasarımını, kaydı ve analizi kendimiz yürütüyoruz.
- Duygu, tat ve beğeniBir ürünün etiketinin tadı nasıl değiştirdiğini ve tat sırasında oluşan olumlu ya da olumsuz duygusal tepkiyi EEG’den nasıl ayırt edebileceğimizi inceliyoruz.
- Marka güveni ve karar vermeBir markaya güvendiğimiz anda beyinde neler olduğunu, etiket vermeden, EEG örüntülerinin kendiliğinden nasıl kümelendiğine bakarak araştırıyoruz.
- Müzik ve beyinTürk makam müziği dinlenirken müzikte algılanan duygu ile dinleyicinin hissettiği duygunun EEG ve deri iletkenliğine nasıl yansıdığını inceliyoruz.
- Gömülü yapay zekâlı fNIRSCihaz üzerinde yapay zekâ çalıştıran, tüm başı kaplayan giyilebilir bir fNIRS sistemi geliştiriyoruz.
- Çok kipli biyosinyallerEEG ve deri iletkenliğini birlikte kullanarak tüketicinin bir ürün maskotuna verdiği duygusal tepkiyi ölçüyor, her sinyalin duygunun hangi boyutunu taşıdığını inceliyoruz.
Geçmiş Çalışmalarımız4
Ürün Görsellerinin Oluşturduğu Duygusal Tepkilerin EEG ve Derin Öğrenme Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi
Farklı ürün maskotlarının oluşturduğu duygusal tepkilerin EEG sinyalleri üzerinden tahmin edilmesi amacıyla derin öğrenme yöntemleri karşılaştırıldı. EEG sinyallerinden çıkarılan spektral ve istatistiksel öznitelikler topografik haritalara dönüştürülerek AlexNet, Inception ve Vision Transformer (ViT) mimarileriyle duygusal değerlik (valence) ve uyarılmışlık (arousal) sınıflandırması gerçekleştirildi.
Yapay Zekâ Yöntemleriyle EEG Sinyallerinden İnsan Duygularının Tahmin Edilmesi
EEG sinyallerinden duygusal değerlik (valence) ve uyarılmışlık (arousal) düzeylerinin tahmin edilmesi amacıyla DEAP veri kümesi üzerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri karşılaştırıldı. Sinyallerden çıkarılan zamansal ve spektral öznitelikler ile EEG topografik haritaları kullanılarak Random Forest, XGBoost, SVM, derin sinir ağları, 2D-CNN ve ResNet-18 modellerinin duygu sınıflandırma performansları değerlendirildi.
Uçak Gürültüsünün Dikkat ve Zihinsel İş Yükü Üzerindeki Etkilerinin EEG ve PPG ile İncelenmesi
Farklı uçak gürültüsü seviyelerinin dikkat ve zihinsel iş yükü üzerindeki etkileri, 30 katılımcıya uygulanan n-back görevleri sırasında kaydedilen EEG, PPG ve davranışsal performans verileriyle incelendi. EEG sinyallerinden çıkarılan öznitelikler makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilerek farklı gürültü koşullarındaki bilişsel ve fizyolojik tepkiler değerlendirildi.
Çevresel Gürültünün Bilişsel Performans Üzerindeki Etkilerinin EEG ve Makine Öğrenmesi ile İncelenmesi
Farklı çevresel gürültü seviyelerinin dikkat, çalışma belleği ve zihinsel iş yükü üzerindeki etkileri EEG, PPG ve 2-back görevleri kullanılarak araştırıldı. EEG sinyallerinden çıkarılan öznitelikler destek vektör makineleri (SVM) ve Random Forest algoritmalarıyla analiz edilerek farklı gürültü koşullarındaki bilişsel tepkiler değerlendirildi. Bu çalışmadan türetilen araştırma, TIPTEKNO 2024 konferansında bildiri olarak yayımlanmıştır.