Apple ekosistemi (iOS · iPadOS · macOS · watchOS) için EEG izleme ve analiz konsept projesi. Bluetooth EEG kafa bantlarıyla beyin dalgalarını gerçek zamanlı görselleştirme, odaklanma/sakinlik skorları ve HealthKit entegrasyonu.
Bu sayfa projeler/eeg_apple/ klasörü için hazırlanmıştır. Klasör şu an boş; gerçek implementasyon başladığında bu sayfa modüller, Cargo/Swift paket bilgileri ve gerçek mimari ile güncellenecektir. Aşağıdaki tüm özellik ve yol haritası kalemleri planlanan / hedeflenen içeriklerdir.
EEG Apple, Apple ekosistemini bir EEG (elektroensefalografi) izleme platformuna dönüştürmeyi hedefleyen bir konsept projedir. iPhone\'unuzu Bluetooth tabanlı bir EEG kafa bandı ile eşleştirerek beyin dalgalarınızı gerçek zamanlı izlemenizi, odaklanma ve sakinlik skorlarınızı görmenizi, uyku ve meditasyon oturumlarınızı kaydetmenizi sağlamayı amaçlar. Veri tamamen cihazda işlenir; iCloud senkronu opsiyoneldir; HealthKit ile Apple Health\'in mevcut wellness metrikleriyle korelasyon kurulur.
Tek SwiftUI kod tabanı, dört farklı cihazda farklı role sahip
Birincil hedef — telefonla EEG cihazına bağlan, gerçek zamanlı görselleştir.
Daha geniş ekran — çok kanallı dalga görselleştirmesi ve klinisyen gösterge paneli.
Uzun süreli kayıt analizi, FFT/spektrogram, CSV/EDF dışa aktarım.
Hızlı bakış: anlık ruh hali rozeti, odaklanma skoru, başlangıç/durdurma.
Hedeflenen modüller — uygulama büyüdükçe kapsanacak
CoreBluetooth ile 3. taraf EEG kafa bantlarına bağlanma (Muse, NeuroSky, OpenBCI gibi protokoller hedefte).
Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma bantları için canlı dalga formu ve renk kodlu spektrogram.
Accelerate framework ile gerçek zamanlı FFT; frekans bandı dağılımı ve göreceli güç hesaplama.
Beta/Alpha oranı tabanlı odak metriği; Theta/Alpha tabanlı sakinlik metriği — anlık skorlar.
Oturum bazlı ham EEG kayıtları; sonradan FFT, spektrogram, ruh hali değişimi takibi.
Mindful Minutes, Heart Rate Variability gibi metriklerle korelasyon; veri Apple Health'e yazılır.
European Data Format (EDF) ile klinik araştırmaya uygun export; CSV ile basit analiz.
Yönlendirilmiş nefes egzersizleri sırasında EEG canlı takibi; "rahat" durumunda dalgaların değişimi gözlenir.
Uyku öncesi 30 dk EEG kaydı + REM/NREM aşama tahminleri; sabah uyandırma skoru.
iPhone'da kayıt → Mac'te analiz; iCloud üzerinden CoreData/CloudKit ile veri paylaşımı.
Yüksek stres anlarında dokunsal uyarı; meditasyon önerisi; günlük odak özeti.
Tüm EEG verisi cihazda işlenir; bulut senkronu opsiyonel ve uçtan uca şifreli (CloudKit).
Donanım araştırmasından App Store yayınına 7 faz
Hangi EEG cihazlarıyla çalışılacak (Muse 2, Muse S, NeuroSky MindWave, OpenBCI Ganglion vb.) — Bluetooth GATT karakteristikleri belgelenecek; lisans ve SDK araştırması.
iOS'ta seçilen cihaz için CBCentralManager ile bağlantı, servis/karakteristik keşfi, ham veri akışı; ekrana basit dalga formu çizimi (Canvas / Metal).
Accelerate framework ile FFT, bandpass filtreleme, artifact (göz kırpma, kas) tespiti; bant güçleri hesaplama. Skor hesaplama prototipi.
SwiftUI ile iPhone + iPad + Mac + Watch için ortak tasarım sistemi; Apple HIG uyumu, dark mode, dinamik tip.
HealthKit yazma izinleri (Mindful Minutes); CloudKit ile cihazlar arası senkron; gizlilik politikası ve kullanıcı onam akışı.
Skor algoritmalarının literatürle karşılaştırması; opsiyonel olarak EEG araştırma laboratuvarıyla pilot test; doğrulama raporu.
TestFlight beta → App Store inceleme (medical disclaimer + KVKK/GDPR uyum); pazarlama sayfası, demo videoları.
Apple ekosisteminde EEG için tipik framework seçimleri
Bu sayfa, projenin hedef mimarisini ve yol haritasını özetler. Bahsedilen donanım uyumlulukları (Muse, OpenBCI vb.) ve framework seçimleri (CoreBluetooth, HealthKit, Accelerate) Apple ekosisteminde EEG entegrasyonu için tipik standartlardır; nihai kararlar geliştirme başladıkça netleşecektir.
EEG Apple bir wellness ve araştırma aracıdır; tıbbi tanı veya tedavi amacıyla kullanılamaz. Klinik EEG değerlendirmesi için lisanslı sağlık profesyoneline başvurulmalıdır. Uygulama App Store yayını öncesi medical disclaimer ve kullanıcı onam akışıyla birlikte yayınlanacaktır.