Dinlenim ve görev EEG’si
Welch PSD ve bant gücü ile koşulların frekans içeriğini inceleyin; pencere uzunluğu ve mutlak/bağıl güç tercihini belirtin.
Danışmanlık ve veri analizi
Araştırma fikrinden anlamlı veriye.
Cihaz seçimi ve deney kurgusunun yanında EEG, fNIRS, EKG, EDA, EMG ve göz takibi verilerinin analizi için danışmanlık ve uygulamalı eğitim sunuyoruz. Araştırma sorunuza uygun kayıt, ön işleme ve analiz yaklaşımını birlikte planlayalım.
Kayıt → analiz → araştırma bulguları
EEG
EKG
EDA
EMG
Göz takibi
BCI
fNIRS
Birden çok sinyal. Araştırmanıza özel analiz yaklaşımı.
Şematik gösterim · Gerçek ölçüm veya analiz sonucu değildir.01 / Analiz süreci
Sinyali toplayın. Adım adım inceleyin.
Bir sinyal seçerek kayıt, kalite kontrolü, ön işleme, özellik çıkarımı ve değerlendirme adımlarını keşfedin. Her çalışmanın analiz planı, deney tasarımına ve veri kalitesine göre belirlenir.
Analiz laboratuvarı
Ham kayıttan sonuca, her adım hesaplanarak.
Bir sinyal seçin; analiz, gerçek kayıtların taşıdığı gürültü ve artefaktlarla üretilmiş sentetik bir kayıt üzerinde baştan sona çalışsın. Ekrandaki her eğri, harita ve sayı o adımda bu veriden hesaplanır: filtrenin gürültüyü ne kadar azalttığı, ICA'nın göz kırpmasını ne kadar temizlediği, ERP'nin denemeler biriktikçe nasıl belirginleştiği.
Kayıt üretiliyor ve analiz hesaplanıyor…
Sentetik kayıt · tüm değerler bu kayıttan hesaplanır
Kayıtlar sentetiktir: gerçek sinyallerin bilinen özellikleriyle (spektrum, artefakt, yanıt biçimi) üretilir ve her ziyarette aynıdır. Yöntemler yaygın araçlardaki (MNE-Python, EEGLAB, NeuroKit2, HRV Task Force, Homer3) karşılıklarıyla aynı mantıkta hesaplanır. Sonuçlar tek bir sentetik katılımcıya aittir; bir çalışmanın bulgusu, klinik değerlendirme veya cihaz başarımı değildir.
Analiz rehberi
Hangi soruya, hangi analiz?
Aşağıdaki akışlar bir başlangıç rehberidir. Filtreler, eşikler ve analiz pencereleri; araştırma sorusu, örnekleme hızı ve kayıt koşullarına göre seçilir. Her veri setine aynı işlemler uygulanmaz.
EEGHam kayıttan spektral, ERP ve BCI analizlerine
- 01
EEG kaydı ve olay işaretleri
UygulamaKanal konumlarını, örnekleme hızını, referansı ve olay kodlarını kaydedin; ham verinin değişmeden kalan bir kopyasını saklayın.
Kontrol noktasıOlay işaretleri gerçekten uyaranın zamanına karşılık geliyor mu? Multimodal kayıtlarda saat kayması var mı?
Adımın çıktısıKayıt envanteri ve doğrulanmış olay tablosu.
- 02
Kanallar ve artefaktlar
UygulamaHam sinyali ve spektrumunu inceleyin; kötü kanalları, göz/kas artefaktlarını, şebeke gürültüsünü ve kesintileri işaretleyin.
Kontrol noktasıOtomatik işaretleri görsel olarak doğrulayın; reddedilen kanal ve süreleri kaydedin.
Adımın çıktısıKanal ve kayıt bölümü kalite raporu.
- 03
Filtreleme ve kayıt hazırlığı
UygulamaAmaca uygun filtre ve referans seçin. Gerekiyorsa ICA bileşenlerini inceleyerek artefaktları yönetin; olaylara göre epoklayın ve uygun bazal dönem belirleyin.
Kontrol noktasıFiltrenin kesim frekansları ve tasarımı kayıtlı mı? ICA sonrası ilgili beyin aktivitesi korunuyor mu? Epok reddetme ölçütleri açık mı?
Adımın çıktısıİşlenmiş veri, epoklar ve parametre günlüğü.
- 04
Spektral ve olay ilişkili analiz
UygulamaDinlenim verisinde PSD/bant gücü; uyaran kilitli deneylerde ERP; zamana bağlı değişimler için zaman–frekans analizi seçin.
Kontrol noktasıAnaliz penceresi, frekans aralığı, elektrot/ROI seçimi ve kullanılabilir deneme sayısı araştırma sorusuyla uyumlu mu?
Adımın çıktısıKatılımcı ve koşul bazında özellik tabloları ve şekiller.
- 05
Koşulların karşılaştırılması
UygulamaDeney tasarımına uygun istatistiklerle koşulları karşılaştırın; etki büyüklüğü, belirsizlik ve gerekiyorsa çoklu karşılaştırma düzeltmesini raporlayın.
Kontrol noktasıAynı katılımcının denemeleri bağımsız kişiler gibi sayılmamalı. BCI modellerinde eğitim ve test verisi ayrımı bilgi sızıntısını önlemeli.
Adımın çıktısıTekrarlanabilir analiz dosyaları, yöntem açıklaması ve araştırma raporu.
Analiz yolları
Olay ilişkili potansiyeller · ERP
Uyaranlara göre epoklama, bazal dönem düzeltmesi ve deneme ortalaması; önceden belirlenen elektrot ve zaman pencerelerinde genlik/latans değerlendirmesi.
Zaman–frekans ve BCI
Göreve bağlı ritim değişimleri için zaman–frekans; BCI için özellik çıkarımı ve çapraz doğrulama. Bölme stratejisi hedefe göre deneme, oturum veya katılımcı düzeyinde belirlenir.
EKG / ECGR tepelerinden kalp hızı ve HRV’ye
- 01
EKG kaydı ve deney zamanlaması
UygulamaElektrot yerleşimini, örnekleme hızını, kayıt süresini, görev ve dinlenme dönemlerini belgeleyin.
Kontrol noktasıEKG ile deney olaylarının zaman eşleşmesi doğru mu? Duruş, hareket ve solunum koşulları kaydedilmiş mi?
Adımın çıktısıKayıt bilgileri ve analiz dönemleri.
- 02
Atımların ve gürültünün incelenmesi
UygulamaHareket, sinyal kaybı ve gürültüyü gözden geçirin; güvenilir atım tespiti yapılabilecek bölümleri seçin.
Kontrol noktasıOtomatik kalite puanı tek başına yeterli değildir; şüpheli bölümleri sinyal üzerinde inceleyin.
Adımın çıktısıKullanılabilir süreler ve dışlama kayıtları.
- 03
Sinyal ve atım dizisinin hazırlanması
UygulamaUygun filtreleme sonrası R tepelerini saptayın; eksik/çift tespitleri kontrol edin. HRV için normal atımlar arasındaki NN dizisini hazırlayın.
Kontrol noktasıRR dizisi ile temizlenmiş NN dizisini ayırın; ektopik atım ve artefaktların nasıl ele alındığını, düzeltme oranını belgeleyin.
Adımın çıktısıDoğrulanmış atım zamanları, NN dizisi ve düzeltme günlüğü.
- 04
Kalp hızı ve HRV
UygulamaKalp hızı, RMSSD ve SDNN gibi zaman alanı metriklerini seçin; uygun süre ve sinyal koşullarında frekans alanı veya Poincaré analizi ekleyin.
Kontrol noktasıKayıt süreleri karşılaştırılabilir mi? Frekans analizi için yeniden örnekleme, durağanlık ve solunum etkileri değerlendirildi mi?
Adımın çıktısıKoşul bazında kalp hızı ve seçilen HRV metrikleri.
- 05
Fizyolojik yanıtların karşılaştırılması
UygulamaGörev/dinlenme dönemlerini deney tasarımına uygun karşılaştırın; veri kalitesini, kayıt süresini ve koşulları sonuçlarla birlikte raporlayın.
Kontrol noktasıLF/HF oranı tek başına kesin bir sempatik–parasempatik denge ölçüsü değildir; araştırma metriklerini klinik tanı gibi yorumlamayın.
Adımın çıktısıYöntemleri ve sınırlılıkları açıklanan HRV raporu.
Analiz yolları
Kalp hızı ve olay ilişkili yanıt
R tepelerinden kalp hızı elde edin; uyaran veya görev pencerelerinde zaman içindeki değişimleri değerlendirin.
Zaman alanında HRV
NN aralıklarından RMSSD ve SDNN hesaplayın; kayıt süresi, düzeltme oranı ve deney koşullarını birlikte raporlayın.
Frekans alanı ve doğrusal olmayan HRV
Veri uygun olduğunda LF/HF bant gücü veya Poincaré SD1/SD2 inceleyin. Yöntem, kayıt uzunluğu ve fizyolojik yorum sınırlarını belirtin.
EDADeri iletkenliğinden tonik ve fazik yanıtlara
- 01
Deri iletkenliği kaydı
UygulamaSensör yerleşimini, iletkenlik birimini, örnekleme hızını, ortam koşullarını ve uyaran zamanlarını kaydedin.
Kontrol noktasıElektrot teması ve başlangıç dengelenmesi yeterli mi? Uyaran işaretleri sinyalle eşleşiyor mu?
Adımın çıktısıKayıt bilgileri ve uyaran tablosu.
- 02
Temas ve hareket etkileri
UygulamaAni hareket değişimlerini, temas kopmalarını, doyumu ve kayıt kesintilerini işaretleyin.
Kontrol noktasıAni sıçramalar fizyolojik yanıt mı, temas artefaktı mı? Kullanılamayan süreler açıkça belirlendi mi?
Adımın çıktısıTemiz analiz aralıkları ve artefakt kaydı.
- 03
Tonik ve fazik bileşenler
UygulamaAmaca uygun filtreleme ve bileşen ayrıştırma yöntemi seçin; yavaş değişen tonik seviye ile fazik yanıtları ayrı inceleyin.
Kontrol noktasıAyrıştırma yöntemi ve parametreleri belgeli mi? İşlem öncesi/sonrası sinyal karşılaştırıldı mı?
Adımın çıktısıTonik SCL ve fazik bileşen dizileri.
- 04
Deri iletkenliği yanıtları
UygulamaSCR genliği, yanıt sayısı, yükselme süresi ve uyaranla ilişkili latansı araştırmaya uygun pencerelerde çıkarın.
Kontrol noktasıYanıt eşiği ve pencere tanımlı mı? Birbirine yakın uyaranların üst üste binen yanıtları dikkate alındı mı?
Adımın çıktısıUyaran veya dönem bazında EDA özellik tablosu.
- 05
Görev ve uyaran karşılaştırması
UygulamaKoşulları karşılaştırın; bireysel başlangıç düzeyi, ortam ve hareket etkilerini değerlendirin.
Kontrol noktasıEDA tek başına belirli bir duyguyu ya da stresi kesin olarak göstermez; davranışsal veriler ve deney bağlamıyla yorumlayın.
Adımın çıktısıBağlamı ve yöntemleri açıklanan EDA raporu.
Analiz yolları
Tonik seviye · SCL
Dinlenme veya görev dönemlerindeki yavaş değişen deri iletkenliği seviyesini karşılaştırın.
Uyaran ilişkili fazik yanıt · SCR
Uyaran sonrası tanımlı pencerelerde SCR genliği ve latansını inceleyin; yanıtsız denemeleri ve örtüşen yanıtları belgeleyin.
Dönem bazında yanıt sıklığı
Görev boyunca yanıt sayısı veya oranını hesaplayın; karşılaştırmalarda kayıt süresini ve kullanılan yanıt eşiğini dikkate alın.
EMGKas aktivitesinden zarf, RMS ve hareket evrelerine
- 01
EMG kaydı ve hareket eşleşmesi
UygulamaHedef kası, elektrot yönünü/yerleşimini, örnekleme hızını ve hareket evrelerini kaydedin.
Kontrol noktasıYerleşim ve görev protokolü katılımcılar arasında tutarlı mı? Hareket sensörleriyle zaman eşleşmesi doğru mu?
Adımın çıktısıKas, kanal ve hareket olayları envanteri.
- 02
Kas sinyali kalitesinin kontrolü
UygulamaTemas, hareket artefaktı, şebeke gürültüsü, doyum ve komşu kaslardan gelen karışımı inceleyin.
Kontrol noktasıDinlenme ve kasılma dönemleri ayırt ediliyor mu? Şüpheli bölümler ham sinyal üzerinde doğrulandı mı?
Adımın çıktısıKanal kalitesi ve kullanılabilir hareket döngüleri.
- 03
Filtreleme, doğrultma ve zarf
UygulamaAraştırmaya uygun filtre uygulayın; tam dalga doğrultma ve zarf veya RMS hesaplamasını planlayın. Gerekiyorsa protokole uygun normalizasyon seçin.
Kontrol noktasıZarf/RMS penceresi ve filtre parametreleri açık mı? MVC normalizasyonu kullanılıyorsa referans ölçümü uygun ve güvenilir mi?
Adımın çıktısıİşlenmiş EMG, zarf/RMS dizisi ve parametre günlüğü.
- 04
Kas aktivasyonunun ölçülmesi
UygulamaKas aktivasyonunun genliğini, başlangıç/bitişini ve görev evrelerindeki dağılımını değerlendirin; uygun protokolde frekans özelliklerini inceleyin.
Kontrol noktasıAktivasyon eşiği ve minimum süre tanımlı mı? Frekans analizi doğrultulmamış uygun sinyalden mi yapılıyor?
Adımın çıktısıHareket evresi bazında aktivasyon özellikleri.
- 05
Hareket ve koşulların değerlendirilmesi
UygulamaGörevleri veya hareket evrelerini karşılaştırın; normalizasyon, elektrot konumu ve yük koşullarını sonuçlarla birlikte açıklayın.
Kontrol noktasıMedyan frekans değişimi tek başına yorgunluk tanısı değildir; kasılma tipi, kuvvet ve hareket etkilerini dikkate alın.
Adımın çıktısıKas aktivasyonu şekilleri, özellik tabloları ve yöntem raporu.
Analiz yolları
Genlik ve aktivasyon zarfı
RMS veya doğrultulmuş sinyal zarfı ile kas aktivasyonunu hareket evrelerine göre inceleyin; pencereyi ve normalizasyonu belirtin.
Aktivasyon başlangıcı ve bitişi
Bazal aktiviteye uygun bir eşik ve süre ölçütüyle başlangıç/bitişi belirleyin; tespitleri sinyal üzerinde doğrulayın.
Frekans özellikleri
Uygun kasılma protokolünde medyan/ortalama frekans değişimini değerlendirin; bunu genlik ve yük bilgisiyle birlikte yorumlayın.
Göz takibiBakış ve görsel dikkat
- 01
Bakış kaydı ve kalibrasyon
UygulamaKalibrasyon ve doğrulama yapın; bakış koordinatlarını, zaman damgalarını, uyaranları ve ekran geometrisini kaydedin.
Kontrol noktasıÖlçüm doğruluğu kabul edilebilir mi? EEG ve göz takibi kayıtları ortak zaman eksenine hizalandı mı?
Adımın çıktısıKalibrasyon bilgileri ve zaman hizalama kaydı.
- 02
İzleme kaybı ve doğruluk kontrolü
UygulamaGöz kırpmalarını, geçersiz örnekleri ve izleme kaybını işaretleyin.
Kontrol noktasıGeçersiz örnek oranı koşullar arasında farklı mı? Kabul ve dışlama ölçütleri önceden belirli mi?
Adımın çıktısıKatılımcı ve dönem bazında veri kalitesi özeti.
- 03
Bakış verisinin hazırlanması
UygulamaKoordinat sistemini eşleyin; gerekiyorsa filtre uygulayın ve yalnızca gerekçeli kısa boşluklarda interpolasyon değerlendirin.
Kontrol noktasıİnterpolasyon uzun boşlukları veya gerçek sakkadları yapay fiksasyona dönüştürmemeli.
Adımın çıktısıGeçerli örnekler ve belgelenmiş ön işleme parametreleri.
- 04
Fiksasyon, sakkad ve AOI analizi
UygulamaI-VT veya I-DT gibi protokole uygun yöntemlerle fiksasyon/sakkadları tanımlayın; AOI kalma süresi ve ilk fiksasyon latansını çıkarın.
Kontrol noktasıHız/dağılım eşikleri, minimum süre ve AOI geometrisi belgeli mi? Eşikler cihaz doğruluğuyla uyumlu mu?
Adımın çıktısıFiksasyon, sakkad ve AOI özellik tabloları.
- 05
Görsel dikkat örüntülerinin karşılaştırılması
UygulamaBakış yollarını ve AOI ölçütlerini katılımcı düzeyinde koşullar arasında karşılaştırın.
Kontrol noktasıIsı haritası tek başına istatistiksel kanıt değildir; izleme kaybını, AOI büyüklüğünü ve görev süresini dikkate alın.
Adımın çıktısıBakış yolu görselleri, AOI karşılaştırmaları ve yöntem raporu.
Analiz yolları
Fiksasyon ve sakkad analizi
Bakış süreleri, sakkad genliği ve geçişleri; uygun olay tespit yöntemi ve açık eşiklerle değerlendirilir.
İlgi alanları · AOI
Kalma süresi, ziyaret sayısı ve ilk fiksasyona kadar geçen süre; AOI geometrisi ve görev bağlamıyla yorumlanır.
EEG ve göz takibi
Zaman hizalama sonrası bakış olayları EEG epoklarına bağlanabilir. Fiksasyon ilişkili potansiyellerde göz hareketi artefaktları ve olay örtüşmeleri ayrıca ele alınır.
BCIBeyin–bilgisayar arayüzü
- 01
BCI paradigması ve etiketli kayıt
UygulamaMotor imgeleme, SSVEP veya P300 paradigmasını seçin; etiketli denemeler ve olay zamanlarını kaydedin.
Kontrol noktasıParadigma, katılımcı grubu ve hedeflenen komut türüyle uyumlu mu? Etiketler doğru mu?
Adımın çıktısıParadigma protokolü ve etiketli EEG denemeleri.
- 02
Deneme kalitesi ve sınıf dengesi
UygulamaArtefaktları ve sınıf dengesini inceleyin; eğitim/validasyon/test ayrımını kullanım hedefinize göre belirleyin.
Kontrol noktasıAynı oturumdan benzer denemeler kontrolsüz biçimde eğitim ve teste dağılıyor mu? Bağımsızlık hedefe uygun mu?
Adımın çıktısıKalite raporu ve veri bölme planı.
- 03
BCI verisinin ön işlenmesi
UygulamaEpoklama ve filtrelemeyi planlayın; ölçekleme, CSP gibi öğrenilen dönüşümleri yalnızca eğitim katlarında uydurun.
Kontrol noktasıÖzellik seçimi ve ön işleme parametreleri test verisinden bilgi kullanmamalı.
Adımın çıktısıBilgi sızıntısını önleyen analiz hattı.
- 04
Özellik çıkarımı ve model eğitimi
UygulamaParadigmaya uygun özellik ve model seçin; hiperparametreleri eğitim verisinde çapraz doğrulamayla değerlendirin.
Kontrol noktasıCSP motor imgeleme için; CCA frekans hedefli SSVEP için seçeneklerdir. Her yöntemi her paradigmaya aynı biçimde uygulamayın.
Adımın çıktısıEğitilmiş model ve doğrulama planı.
- 05
Bağımsız doğrulama ve çevrimiçi test
UygulamaSon modeli bağımsız testte değerlendirin; çevrimiçi kullanımda gecikme, yanlış komut ve geri bildirim davranışını inceleyin.
Kontrol noktasıDengeli doğruluk, sınıf bazında sonuçlar ve karışıklık matrisi raporlu mu? ITR hesabında varsayımlar ve deneme süresi açık mı?
Adımın çıktısıBağımsız test raporu ve çevrimiçi prototip değerlendirmesi.
Analiz yolları
Motor imgeleme tabanlı BCI
Bant gücü, ERD/ERS ve uygun koşullarda CSP özellikleriyle sınıflandırma; katılımcı/oturum genellemesi hedefe göre test edilir.
SSVEP ve P300 tabanlı BCI
SSVEP’te hedef frekanslarla ilişki; P300’de uyaran kilitli yanıt özellikleri incelenir. Uyaran ve olay zamanlaması doğrulanır.
Etkileşimli öğrenci ve araştırma projeleri
Robot, drone veya sanal ortam komutları için önce simülasyon prototipi kurulur; çevrimiçi geri bildirim, gecikme ve yanlış komutlar değerlendirilir.
fNIRSHemodinamik yanıt
- 01
Optod yerleşimi ve ışık yoğunluğu kaydı
UygulamaKaynak–dedektör mesafeleri, dalga boyları, örnekleme hızı ve görev işaretleri kaydedilir. EEG–fNIRS çalışmalarında ortak zaman ekseni planlanır.
Kontrol noktasıDalga boyları ve optod geometrisi doğru mu? Olaylar diğer cihazlarla zaman uyumlu mu?
Adımın çıktısıOptod haritası ve görev zaman çizelgesi.
- 02
Optod teması ve hareket kontrolü
UygulamaSinyal doyumu, optod teması, hareket artefaktları ve kanal kalitesi değerlendirilir. Kullanılabilir kanallar ve kayıt bölümleri belirlenir.
Kontrol noktasıOptod teması ve sinyal kalitesi uygun mu? Doyum ve hareket bölümleri işaretli mi?
Adımın çıktısıKanal kalite raporu ve artefakt günlüğü.
- 03
Optik yoğunluktan HbO ve HbR’ye
UygulamaIşık yoğunluğu optik yoğunluğa dönüştürülür. Uygun hareket düzeltmesi ve değiştirilmiş Beer–Lambert yasasıyla göreli HbO/HbR değişimleri hesaplanır; parametreler belgelenir.
Kontrol noktasıOptik yol uzunluğu ve kaynak–dedektör mesafeleri belgeli mi? Hareket düzeltmesi HbO/HbR hesabıyla tutarlı sırada mı?
Adımın çıktısıOptik yoğunluk ve göreli HbO/HbR dizileri.
- 04
Görev ilişkili hemodinamik analiz
UygulamaGörev bazlı ortalama yanıt veya genel doğrusal model (GLM) araştırma sorusuna göre seçilir. Varsa kısa mesafe kanalları ve fizyolojik etkiler modele uygun biçimde ele alınır.
Kontrol noktasıKısa mesafe kanalları, drift ve sistemik etkiler değerlendirildi mi? GLM tasarım matrisi ve kontrastları açık mı?
Adımın çıktısıGörev yanıtları veya GLM katsayıları ve kontrastları.
- 05
Kanal ve koşul karşılaştırmaları
UygulamaHbO ve HbR birlikte değerlendirilir; kanal/ROI ve koşul karşılaştırmalarında etki büyüklüğü ve çoklu karşılaştırmalar raporlanır. Hemodinamik sinyal doğrudan nöronal aktivite ölçümü değildir.
Kontrol noktasıKanal/ROI seçimi ve çoklu karşılaştırma düzeltmesi açık mı? HbO ve HbR birlikte yorumlandı mı?
Adımın çıktısıHbO/HbR şekilleri, karşılaştırmalar ve yöntem raporu.
Analiz yolları
Görev bazlı ortalama yanıt
Olaylara göre epoklama ve bazal dönem seçimiyle göreli HbO/HbR zaman seyri incelenir; deneme sayısı ve dışlamalar raporlanır.
Genel doğrusal model · GLM
Görev ve yardımcı değişkenlerden tasarım matrisi oluşturulur; uygun hemodinamik model, gürültü yapısı ve kontrastlar belirlenir.
EEG–fNIRS ve multimodal analiz
Elektrofizyolojik ve hemodinamik ölçümler zaman ekseninde hizalanır. Farklı yanıt gecikmeleri dikkate alınarak ortak araştırma sorusu değerlendirilir.
Sonuç kadar yöntem de görünür olsun.
Araştırma sorusu önce gelir
Birincil ölçütleri ve karşılaştırmaları analize başlamadan belirleyin; sonradan yapılan keşifsel analizleri ayrıca belirtin.
Kalite kararlarını kaydedin
Reddedilen kanallar, kayıt süreleri, denemeler ve atım düzeltmeleri sonuçların nasıl oluştuğunu gösterir.
İstatistiği tasarıma uydurun
Katılımcı, oturum ve tekrarlı ölçüm yapısını koruyun; etki büyüklüklerini ve belirsizliği raporlayın.
Analizi tekrar çalıştırabilin
Ham veriyi koruyun; kod, yazılım sürümü, parametreler ve çıktı dosyalarını tutarlı bir düzenle saklayın.
Yöntem kaynakları
Rehberdeki işlem basamakları için MNE-Python ve NeuroKit2’nin açık yöntem dokümantasyonlarından yararlanılmıştır. Bu genel akışlar, verinizin ve protokolünüzün değerlendirilmesinin yerini almaz.
02 / Araştırmanıza uygun destek
Birlikte planlayalım. Birlikte öğrenelim.
Veri analizi danışmanlığı
Projenizin kayıt düzenini, veri kalitesini ve araştırma sorusunu birlikte değerlendirelim. Ön işleme, özellik çıkarımı, istatistiksel değerlendirme ve raporlama için projenize özel bir analiz planı oluşturalım.
Analiz danışmanlığı talep edinUygulamalı analiz eğitimi
EEG, EKG, EDA veya EMG verilerini adım adım incelemeyi öğrenin. İçeriği ekibinizin düzeyine, kullandığınız yazılımlara ve araştırma hedeflerinize göre planlayalım.
Analiz eğitimi talep edinBCI proje danışmanlığı
Beyin sinyalinden etkileşimli projelere.
Öğrenci projelerinden araştırma prototiplerine; motor imgeleme, SSVEP ve P300 tabanlı BCI çalışmalarında paradigma, cihaz, veri analizi ve doğrulama planını birlikte kurgulayalım.
Motor imgeleme
Hareket düşüncesine bağlı EEG ritimleri, özellik çıkarımı ve katılımcıya özgü model değerlendirmesi.
SSVEP ve P300
Görsel uyaran tasarımı, olay zamanlaması, hedef seçimi ve çevrimiçi geri bildirim.
Robot, drone ve sanal ortam
BCI komutlarının robotik veya simülasyon sistemlerine aktarılması; önce sanal ortamda gecikme ve yanlış komut kontrolü.
Multimodal araştırmalar
EEG ile göz takibi ve diğer biyosinyallerin eşzamanlı kaydı, zaman hizalama ve ortak analiz planı.
Araştırma projeleri
Projenizin analiz planını birlikte oluşturalım.
TÜBİTAK, TÜSEB ve üniversite BAP projeleri dâhil araştırmalarınız için veri analizi danışmanlığı ve ekibinize yönelik uygulamalı eğitim kapsamını birlikte planlayabiliriz.
Analiz planı
Araştırma sorusu, veri yapısı, ölçütler ve analiz yöntemleri.
Veri kalitesi ve ön işleme
Kanal/atım/artefakt kontrolleri, dışlama ölçütleri ve işlem günlüğü.
Analiz ve raporlama
Kararlaştırılan kapsamda özellik tabloları, görseller ve yöntem açıklaması.
Uygulamalı eğitim
Örnek veriyle adım adım analiz, parametre seçimi ve sonuçların değerlendirilmesi.
Hizmet alımının proje bütçesine dâhil edilmesi; ilgili çağrı, onaylı bütçe ve kurumunuzun satın alma süreçlerine bağlıdır. Kapsam ve teklif, proje yürütücünüzle ve kurumunuzla birlikte değerlendirilir.
Projenizden başlayalım.
Araştırma sorunuz, sinyal türleri, cihaz ve yazılım bilgileriniz, kayıt düzeniniz ve istediğiniz analiz veya eğitim kapsamını paylaşın. İlk talepte ham katılımcı verisi göndermenize gerek yok; veri paylaşımının kapsamını birlikte belirleyelim.
03 / Analiz ve eğitim talebi
Araştırmanızı anlatın.
Analiz ihtiyacınızı ve projenizin aşamasını paylaşın. İlk talepte ham katılımcı verisi veya kimlik/sağlık bilgisi göndermeyin. Form, talebinizi e-posta uygulamanızda hazırlar; göndermeyi oradan tamamlayabilirsiniz.
Danışmanlık ve veri analizi
Proje danışmanlığı talep edinDoğru sistem, doğru deney kurgusu.
Cihaz ve aksesuar seçimi, EEG–fNIRS ve göz takibi gibi multimodal deneylerde teknik uyumluluk ve senkronizasyon planlaması için de danışmanlık sunuyoruz.