Makine öğrenmesi / Veri bilimi / Akademik araştırma
EEG, sinyal özellikleri ve klasik makine öğrenmesini masaüstü, çevrimdışı araştırma ve yerel web bileşenleriyle inceleyen özel araç koleksiyonu.
Kategori için özgün kod tabanlı illüstrasyon; ürün ekran görüntüsü değildir.
Özel kaynak kodu; bu sayfada genel teknik özet paylaşılmaktadır. Kaynak dosyaları, gerçek veriler ve kuruma özel bilgiler kamuya açılmaz.
EEG ve sinyal işleme araştırmalarına yönelik deneysel Python araçlarını bir araya getirir. Masaüstü akışları, çevrimdışı özellik/model deneyleri ve ses yükleyen yerel web prototipi ayrı bileşenlerdir. Bu koleksiyon araştırma kodunun yapısını gösterir; gerçek katılımcı kayıtlarını, model dosyalarını veya klinik doğruluk iddialarını kamuya sunmaz.
Sinyal alımı, özellik çıkarımı ve sınıflandırma denemeleri farklı araçlara yayıldığında her adımın gereksinimleri ve sınırları belirsizleşebilir. Araştırma kodunun çalışabilirliği, tahmin doğruluğu ve klinik geçerlilik birbirinden ayrı konulardır. Dosya yükleyen yerel prototiplerde temel dosya işleme sınırları da korunmalıdır.
EEG tabanlı evet/hayır niyet sınıflandırması için sinyal işleme, özellik çıkarımı ve makine öğrenmesi prototiplerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi.
Masaüstü veri akışı, çevrimdışı araştırma betikleri ve yerel ses işleme prototipi farklı sorumluluklar olarak ele alınır. Genel yaklaşım sinyallerden sayısal özellik üretimi ve klasik sınıflandırıcılarla deney yapmayı kapsar. İnceleme dalında yüklenen dosya adları güvenli bir biçime dönüştürülmüş ve kullanılamayan adlar reddedilmiştir. Sentetik testler bu dosya işleme davranışına odaklanır; bilimsel doğrulama veya gerçek kayıtlarla uçtan uca çalışma iddiası oluşturmaz.
ALS ile yaşayan bireylerin alternatif iletişimini hedefleyen araştırma kapsamında EEG tabanlı evet/hayır niyet sınıflandırması üzerinde çalıştım. Katkım sinyal işleme, özellik çıkarımı ve makine öğrenmesi prototiplerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesini kapsıyordu. Araç koleksiyonu bu deneylerin yazılım tarafını temsil eder; kullanıma hazır bir iletişim cihazı veya klinik olarak doğrulanmış bir sistem sunmaz.
Masaüstü bileşeni deneysel sinyal akışını ele alırken çevrimdışı betikler sayısal özellik üretimi ve sınıflandırıcı deneylerine odaklanır. Bu iki çalışma biçiminin ayrılması, bir özellik veya model değişikliğinin veri alımıyla karıştırılmadan incelenmesini sağlar. Canlı sinyalin kalitesi, donanım bağlantısı, katılımcı protokolü ve model değerlendirmesi ayrı doğrulama gerektirir; yalnızca bir betiğin çalışması uçtan uca doğruluk kanıtı değildir.
Koleksiyondaki yerel ses yükleme prototipi, EEG sınıflandırma hattından ayrı bir bileşendir. Dosya adını güvenli biçime dönüştürmek ve kullanılamayan adları reddetmek, yüklenen dosyanın hedef dizin dışına yazılmasını sınırlandırır. İki sentetik regresyon testi bu dosya işleme davranışını ele alır. Bu testlerin sayısı EEG tahmin kalitesi, donanım uyumu veya klinik sonuç olarak yorumlanamaz.
Masaüstü bileşeninde deneysel sinyal akışının ele alınması
Çevrimdışı betiklerde özellik çıkarımı ve model deneyleri
Ayrı yerel web bileşeninde ses dosyası işleme denemeleri
Her bileşenin veri ve doğrulama sınırlarının ayrı değerlendirilmesi
Kaynak açıklamalarından türetilmiş kavramsal akış; bir uygulama ekran görüntüsü değildir.
Yetkili yerel PDF raporlarından tablo çıkarımını araştıran, toplu işlem ve masaüstü arayüzü içeren özel veri işleme prototipi.
Tablosal verilerle ikili sınıflandırma, ROC görselleştirmesi ve giriş doğrulamasını inceleyen özel lojistik regresyon araştırma deneyi.