Bu çalışmada insan beyin sinyalleri üzerindeki 2B ve 3B video izleme etkisininin araştırılacağı iki farklı senaryo ayrıntılı olarak gerçekleştirilmiştir. Homojen senaryonun ilk bölümünde tüm EEG bantları 2B ve 3B video izleyicilerin beyin sinyallerinin GSY’ si kullanılarak test edilmiştir. Daha sonra, 2B ve 3B video izleme etkisini belirlemek için baskın bantlar olarak δ ve θ bantları kullanılmıştır. Çalışmada, tüm katılımcıların 2B ve 3B ortalama GSY farkı dikkate alınarak her bir bandın her kanalı için, maksimum GSY farkına sahip daha fazla kanal içeren dominant bantları baskın band olarak seçilmiştir. [78]’ te, diğer bantların davranışlarından bağımsız olarak, α ve γ, insan beyninin görsel algısına dayanan bantlar olarak analiz için düşünülmüştür. 2B ve 3B çalışmalarında, EEG bantlarında beyin dalgalarının davranışı hakkında net bir karar yoktur. Her bir kanal için ortalama KeKKR ve DVM sınıflandırma sonuçları bu araştırmanın kilit kanallarını daha önemli hale getirmiştir. Stereo görme ve derinlik algısına duyarlı bölgeleri [1] temsil eden kanalların, bu çalışmada en iyi sonuçları veren seçili kanallarımızda yer aldığını belirtmekte fayda vardır. O harfi ile başlayan kanallar oksipital bölgede ve insan vizyonundan sorumlu olan kanallarda yer almaktadır. Bu çalışmada beklendiği gibi, bu kanallar en iyi kanal kombinasyonlarına dahil edilmiştir ve her iki sınıflandırma algoritması için rollerini göstermişlerdir. Bu kombinasyonda, bir sonraki önemli kanallar temporal bölgeye aittir. Bu lobun sorumlu olduğu diğer bir görev ise görsel hafızadır. Frontal lob kanalların varlığı, dikkatin odağında bu kanalların önemi açısından tanımlanabilir. Parietal lobun işlevi, beynin farklı bölgelerinden gelen duyusal bilgileri yorumlamaktır. Sınıflandırma performansının başarısını değerlendirmek için sınıflandırma doğruluğunun yanında iki duyarlılık ve özgüllük kriteri kullanılmıştır. Bu üç faktörün yüksek değerleri, sınıflandırma başarısını göstermiştir. Önceki çalışmamızda [123], kafa derisinin 12 elektrot lokasyonunu kullanarak, tüm EEG bantları için, bu faktörlerin değeri, önerilen araştırmadan daha düşüktür. Doğru band ve kanal seçimi sayesinde bu faktörler kabul edilebilir bir değere yükseltilmiştir.
Homojen senaryonun ikinci bölümünde 2B ve 3B video izlemeden önce ve sonra yani Rahatlama ve Dinlenme aşaması analize alınmıştır. Şimdiye kadar, 2B/ 3B film izlemenin öncesi ve sonrasının etkileri tam olarak belirlenememiştir. Bu çalışmada bu boşluğu doldurmak için detaylı bir nicel araştırma yapılmıştır. Çalışma genişletilerek, göz yorgunluğunu etkileyen faktörlere ve ayrıca 2B/ 3B video izlemede öngörülen insan beyni
yanıtlarına ışık tutabilir. Bu çalışmanın en önemli özelliği, araştırma boyunca tüm bantların ve EEG kanallarının davranışlarını dikkate almasıdır. Daha önce gerçekleştirilen hemen hemen tüm 2B/ 3B EEG çalışmalarında, yalnızca belirli bant ve kanallar analiz edilmiştir [124], [125], [1]. 2B/ 3B çalışmalarında, EEG bantlarında beyin dalgalarının davranışı hakkında net bir karar yoktur. Bu alandaki çalışmaların çoğu, farklı fikirler ve sonuçlar sunmuştur.
[74]’ te nörofizyolojik tepkiler ve 2B/ 3B TV izlemenin bilişsel işlevi, EEG tepkilerinde belirgin bir fark olmadığını göstermiştir. Bununla birlikte, beyin dinamiğinin EEG frekans bandındaki ve beynin farklı loblarındaki tepkilerinin bu alandaki diğer çalışmalarda değiştiği bildirilmiştir [2], [78]. [126]’ te, önerilen yöntemin sonuçlarına kıyasla benzer kanallarda ve bantlarda mutlak güç farklılıkları gözlenmiştir. Bu alandaki çalışmalarla karşılaştırıldığında, baskın bantlarda 2B ve 3B film izleyicilerin EEG sinyallerinin sınıflandırılması bu çalışmayı diğerlerinden ayırmıştır [127]. Bu çalışmada, her bir bandın her kanalı için, maksimum GSY farkına sahip daha fazla kanal içeren dominant bantlar seçilmiştir. Bu değerin anlamlı kanallardaki büyüklüğü, bir filmi izledikten sonra göz yorgunluğunu temsil edebilir. EEG kanallarının GSY’ sindeki bu değişiklikler, 3B TV’ lerin 2B’ ye kıyasla daha fazla görsel yorgunluğa neden olduğunu göstermiştir [74]. Bu bölümün öznitelik çıkarma ve sınflandırma kısmında, beklenildiği gibi, ADD yöntemi KZFD’ den daha üstün sonuçlar vermiştir [128]. Her kanal için ortalama KeKKR ve DVM sınıflandırma sonuçları bu çalışmanın anlamlı kanallarını daha anlamlı kılmıştır. Bu çalışmada en iyi sonucu veren seçili kanallar stereo vizyona ve derinlik algısına duyarlı bölgeleri temsil eden kanallarda yer almıştır. En iyi kanal kombinasyonlarında frontal ve oksipital lobların yanı sıra ayrıca temporal lobu temsil eden kanalları da içermektedir. Konuşmayı anlama yeteneklerine ek olarak, bu kanalların temporal lobun orta bölümlerinde görsel nesneleri temsil eden daha ince ayarlara sahip olduğu düşünülmektedir.
İnsanlar göz yapılarından dolayı çevrelerini 3B olarak görürler. İnsanlar uykuya daldıklarında, 3B’ den 2B’ ye ani bir geçiş olabileceği ve derinlik algısını kaybedeceklerini iddia edebiliriz. Bu önemli anı yakalamak ana hedeftir. Hipotezimiz, yorgunluk ve uykulu durumlarda 3B derinlik bilgisinin kaybıdır. Bu nedenle, bu çalışmada 2B ve 3B durumların analizi önemlidir. Kısacası, hibrid senaryosunda rastgele 2B/ 3B parçalardan oluşan tek video kullanarak, 2B’ den 3B’ ye ve 3B’ den 2B’ ye geçişlere odaklanmıştır. Bu senaryoda geçiş anını kapsayan epoklar geçiş veya kritik durumunu yansıtmaktadır. Öte yandan kritik anı devre dışı bırakarak 2B/ 3B epoklarını analiz ederek kararlı durum dikkate alınmıştır.
KZFD’ ne dayalı GSY hesaplayarak ve spektrogram grafiklerini göz önünde bulundurarak 2, 3 ve 4 Hz delta bandından baskın band olarak seçilmiştir. Std, max ve Hjorth parametreleri kullanılarak öznitelikler çıkarılmıştır. Daha sonra DVM, keYK ve LDA teknikleri 2B_3B ve 3B_2B geçişlerini kararlı ve geçiş durumları için sınıflandırmıştır. Kişi bazında ve 9 kişi genel ortalama sonuçlarına dayanarak temporal, frontal ve kısmen parietal lobların bu geçiş analizi araştırmasında önemli olduğu görülmektedir. İki durumda da kişi bazında başarılı kanallar mevcuttur, fakat genel ortalama sonuçlarına bakıldığında sonuçların yükselmesi gerktiği anlaşılmaktadır. Bu nedenle sonuçlar değerlendirilmesinde hem kişi bazında hem de genel ortalama açısından sırasıyla baskın loblar etkinliği ve en iyi üç kanal etkinliği dikkate alınmıştır. İki etkinliktede Hjorth öznitelik yöntemi ve LDA sınıflandırma tekniği hybrid senaryo analizinde 2B_3B ve 3B_2B geçiş durumlarını iyi bir şekilde ayrıştıran yöntem olarak tanımlanmaktadır.