Sinir hücrelerinde gürültü kavramı ve senkronizasyona etkilerinin incelenmesi
Analysis of the noise concept and its effects on synchronization in neurons
- Tez No: 1008364
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER DALKIRAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezinde, nöronal sistemlerde gürültü varlığında ortaya çıkan dinamik davranışlar, özellikle rezonans koşulları altında ağ düzeyinde incelenmiştir. Çalışmada, hesaplama verimliliği ve dinamik çeşitliliği nedeniyle Izhikevich nöron modeli kullanılmış; hem tek nöron hem de çoklu nöron ağları bu model üzerinden analiz edilmiştir. Farklı ağ topolojileri (halka, ileri beslemeli ve rastgele bağlantılı yapılar) oluşturularak, bu yapıların rezonans koşulları altındaki davranışları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın temel odağı, rezonans koşullarında nöral ağın sergilediği dinamikleri belirlemek ve bu koşullarda senkronizasyonun oluşumu veya bozulmasını ortaya koymaktır. Modelleme sürecinde üç parçalı sinaps yaklaşımı benimsenmiş ve astrositler sisteme dahil edilmiştir. Kimyasal ve elektriksel sinapslar ile nöron–astrosit etkileşimleri birlikte ele alınarak daha gerçekçi bir ağ yapısı oluşturulmuştur. Gürültü modeli olarak Gauss gürültüsü ve kaotik bozucu kullanılmış; bu gürültüler nöron, sinaps ve astrosit üzerine ayrı ayrı uygulanarak farklı senaryolar oluşturulmuştur. Bu sayede Gauss ve kaotik gürültünün, rezonans koşulları altında senkronizasyonun oluşumu ve bozulması üzerindeki etkileri karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Ayrıca stokastik, tutarlılık, titreşimsel, kaotik ve mantıksal rezonans türleri incelenmiş; bu mekanizmaların giriş frekansı ile uyumu ve ağın kolektif davranışı üzerindeki rolleri değerlendirilmiştir. Sonuçlar, uygun rezonans koşullarında senkronizasyonun güçlendiğini, bu koşullardan sapıldığında ise bozulduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This doctoral thesis investigates the dynamic behavior of neural systems under noise, particularly at the network level under resonance conditions. The Izhikevich neuron model is employed due to its computational efficiency and ability to capture diverse neuronal dynamics, and both single-neuron and multi-neuron networks are analyzed using this model. Different network topologies, including ring, feedforward, and random structures, are constructed and compared under resonance conditions. The main objective is to determine the network dynamics under these conditions and to examine whether synchronization emerges or breaks down. A tripartite synapse framework is adopted, and astrocytes are incorporated into the system. Chemical and electrical synapses, together with neuron–astrocyte interactions, are considered to construct a more realistic network model. Gaussian noise and chaotic perturbations are used as noise models. These noise sources are applied separately to neurons, synapses, and astrocytes to create different scenarios. This approach enables a comparative analysis of the effects of Gaussian and chaotic noise on the emergence or degradation of synchronization under resonance conditions. In addition, various resonance types—including stochastic, coherence, vibrational, chaotic, and logical resonance—are systematically examined. Their relationship with input frequency and their roles in shaping collective network behavior are analyzed. The results show that synchronization is enhanced under optimal resonance conditions, whereas deviations from these conditions lead to its degradation.
Benzer Tezler
- Turizmin çevresel etkilerinin değerlendirilmesi ve çevre duyarlı sürdürülebilir turizm modeli
Environmental impact assesment of tourism and environment sensitive sustainable tourism model
FUAT GÜNDÜZ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Atto–femto scale planarsats: A power‑first design and feasibility framework for planar, surface‑limited spacecraft
Atto–femto ölçeğinde planarsat'lar (düzlemsel uydular): düzlemsel ve yüzey-kısıtlı uzay araçları için güç-öncelikli bir tasarım ve fizibilite çerçevesi
MEHMET ŞEVKET ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2026
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi
The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage
BEŞİR ANDAÇ AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN
- Multimode microwave sensors for microdroplet and single-cell detection
Çok modlu mikrodalga sensörleri ile mikrodamlacık ve tek hücre saptanması
HANDE AYDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET SELİM HANAY