Araştırma Makalesi

Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi

Cilt: 13 Sayı: 2 16 Aralık 2020
PDF İndir
EN TR

Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi

Öz

Nörobilimdeki nöral aktivite görüntüleme ve analiz tekniklerinin son yıllarda hızlı gelişimi, bilginin beyindeki sinir ağlarında nasıl işlendiğini anlamamıza yardımcı olmuştur. Sinir ağlarının düzeni ve işleyişi hakkında elde edilen yeni yaklaşımlar ve bunlara bağlı gelişmeler sayesinde çözümlenmesi imkansız gibi görünen tıbbi nörolojik durumlar tedavi edilebilecek, motor ve iletişim yetersizliği olan binlerce insan için hayat kalitesini iyileştirebilecek radikal yeni iletişim sistemleri ve tıbbi protezler yapılabilecektir. Beyin-Makine ya da Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BBA) son 10-15 yılda hızlı ilerlemeler kaydeden yeni bir araştırma alanıdır. Noninvaziv elektroensefalografi (EEG) görüntüleme, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, deneklerin görsel hafızaları üzerinde başarılı sonuçlar verebileceği görülmüştür. Bu çalışmada, EEG beyin aktivite görüntüleme tekniğini kullanan BBA sistemlerinin pratik uygulamaları ve etkinliğini artırmak için için verimli istatistiksel nöral veri analiz teknikleri ve BBA deneysel tasarımları incelenmiştir. İstatistiksel nöral aktivite dinamik modelleri, temel nörobilimde beyindeki nöral aktivite analizi ve yorumlanmasında son yıllarda başarılı olduğundan bu çalışmada EEG BBA nöral aktivite verilerin kullanan dinamik modelleme üzerinde yoğunlaşılmıştır. Bu çalışma hem uluslararası alanda hem de Türkiye’de kullanılan sağlık, sivil ve askeri uygulamalar ile yürüme protezleri, karar verme sistemleri veya yarı otomatik robot ve makine sistemleri gibi cihazların kontrolüne yardımcı veya yüksek seviye kontrolü sağlayan komple BBA çözümlerinin Türkiye’de geliştirilmesine katkıda bulunacaktır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] Weigel, M., Yavorskii, T. GPU accelerated Monte Carlo simulations of lattice spin models, Physics Procedia 15,92-96. 2011.
  2. [2] Arampatzis, G., Katsoulakis, M. A., Plecháč, P., Taufer, M., Xu, L. Hierarchical fractional-step approximations and parallel kinetic Monte Carlo algorithms, Journal of Computational Physics 231, 7795-7814, 2012.
  3. [3] Ciresan, D., Meier, U., Schmidhuber, J., in Computer Vision and Pattern Recognition, 2012 Proceedings. IEEE Conference on, pp. 3642-3649. 2012.
  4. [4] Huang, G.-B., Wang, D. H., Lan, Y., Extreme learning machines: a survey, International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2, 107-122. 2011.
  5. [5] Ma, X., Huang, X., Shen, Y., Qin, Z., Ge, Y., Chen, Y., EEG based topography analysis in string recognition task. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 531-539, 2017.
  6. [6] Makeig, S., Onton, J., in Oxford Handbook of Event-Related Potential Components, Oxford, New York, NY, 2009.
  7. [7] Wu, W., Chen, Z., Gao, S., Brown, E. A hierarchical Bayesian approach for learning sparse spatio-temporal decompositions of multichannel EEG, Neuroimage 56, 1929-1945. 2011.
  8. [8] Jones, L. M., Fontanini, A., Sadacca, B. F., Miller, P. D., Katz, B. Natural stimuli evoke dynamic sequences of states in sensory cortical ensembles, Proceedings of National Academy of Sciences 104, 18772-18777. 2007.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

16 Aralık 2020

Gönderilme Tarihi

24 Aralık 2019

Kabul Tarihi

23 Nisan 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Cilt: 13 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Yıldız, Z. (2020). Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 13(2), 1-16. https://izlik.org/JA59RJ39TZ
AMA
1.Yıldız Z. Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi. TBV-BBMD. 2020;13(2):1-16. https://izlik.org/JA59RJ39TZ
Chicago
Yıldız, Zehra. 2020. “Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 13 (2): 1-16. https://izlik.org/JA59RJ39TZ.
EndNote
Yıldız Z (01 Aralık 2020) Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 13 2 1–16.
IEEE
[1]Z. Yıldız, “Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi”, TBV-BBMD, c. 13, sy 2, ss. 1–16, Ara. 2020, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA59RJ39TZ
ISNAD
Yıldız, Zehra. “Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 13/2 (01 Aralık 2020): 1-16. https://izlik.org/JA59RJ39TZ.
JAMA
1.Yıldız Z. Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi. TBV-BBMD. 2020;13:1–16.
MLA
Yıldız, Zehra. “Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, c. 13, sy 2, Aralık 2020, ss. 1-16, https://izlik.org/JA59RJ39TZ.
Vancouver
1.Zehra Yıldız. Elektroensefalografi Beyin-Makine Arayüzlerin Modellemesi. TBV-BBMD [Internet]. 01 Aralık 2020;13(2):1-16. Erişim adresi: https://izlik.org/JA59RJ39TZ

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.