Korteks tabanlı imge gösterim kapasitelerinin uzamsal dönüşümler ve makine öğrenmesi yöntemleriyle ölçülmesi
Measuring capacity of cortex based image representations using spatial transformations and machine learning methods
- Tez No: 427939
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY KURŞUN, DOÇ. DR. OLEG V.FAVOROV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Hesaplamalı sinirbilim çalışma alanının başlıca çalışma konularından biri insan görme sistemin incelenmesi ve içerisinde bulunan yapıların modellenmesidir. İnsan beyninin farklı imge örüntüleri arasındaki farklılık ve benzerliklere nasıl adapte olduğu bu çalışma alanının aradığı cevaplar arasındadır. Görme sisteminin en çok bilinen ve üzerinde en çok çalışılan bölgesi birincil görme korteksidir (V1). V1'in ilk girdi aldığı katman olan Katman 4 üzerine geliştirilmiş birçok matematiksel model bulunmaktadır. Katman 4'e girdi olarak gelen görsel alandaki bilgi, belirli örüntülere duyarlı, RBF ağı gibi doğrusal olmayan bir gösterim sistemine dönüştürülerek komşu alan ve üst katmanlara iletilir. Makine öğrenmesi alanında çekirdek (kernel) kavramına benzer olarak bu ara gösterim, verilen resimlerin hangi sık-rastlanılan örüntülere sahip oldukları ve uzamsal dönüşümleri gibi varyasyonları gerektiğinde kolaylıkla öğrenebilir nitelikte bir gösterimdir. Tezde amaçlanan, Katman 4'ün imge gösterim kapasitesinin ölçülmesi ve retinal girdilerin (orijinal resimlerin) filtrelenmesiyle özetlenebilecek beynin talamus yapısı çıktı gösterimlerine göre karşılaştırılabilir performansının değerlendirilmesidir. Bu tez kapsamında, bir Katman 4 benzetim modeli (Favorov ve Kursun, 2011) kullanılarak, gösterimin doğal resimlerin uzamsal dönüşümlerine ve hareket izine olan hassasiyeti incelenmiş, kümeleme ve sınıflandırma problemlerindeki Katman-4 gösteriminin başarımları analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the key goals of computational neuroscience is to dissect how human visual system carry out complex computations. Adaptation of the differences and similarities between different image patterns in the human brain is the main concern of this researches. The primary visual cortex (V1) is the best-known and best-studied visual area in the brain. Layer 4 (L4) is the first layer of V1, which receives most visual input from the lateral geniculate nucleus (LGN) (or thalamus), and there are several L4 mathematical models implemented for this structure. Visual information that comes into L4 as input is transformed into a nonlinear representation that is capable of detecting certain visual patterns, similar to an RBF-network, and then is passed to neighboring and upper layers. This internal representation, analogous to the kernel concept in the field of machine learning, specifies which frequent patterns exist in the given image patch and is also capable of easily learning and predicting its variations such as its spatial transformations. The purpose of this thesis is to analyzing the performance of L4 image representation capacity and comparing this model with the thalamus model which is the input of L4 and can be summarized as filtered retinal input images (original images).With this purpose, using a Layer-4 simulation model (Favorov and Kursun, 2011), the sensitivity of Layer-4 representation to the spatial transformations and motion blur problems of natural images is analyzed.
Benzer Tezler
- Elit kürekçiler ile sedanter bireylerin nöroanatomik yapılarının incelenmesi
Research on the neoruanatomical structure of elite rowers and sedentary individual
BÜŞRA SARITEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
NörolojiMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
- Tam yüz lezyonlu olgularda beyin plastisitesinin EEG tabanlı analizi
EEG-based analysis of brain plasticity in patients with full facial lesion
ESRA SÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER HALİL ÇOLAK
- Coupled non-parametric shape and moment-based inter-shape pose priors for multiple basal ganglia structure segmentation
Parametrik olmayan bağlaşık şekil ve ortak pozisyon bilgisi tabanli bir yöntem ile beyin korteks altı yapılarının bölütlenmesi
MUSTAFA GÖKHAN UZUNBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Fiber optic based continuous wave functional near infrared spectroscopy system
Fiber optik tabanlı sürekli dalgalı işlevsel yakın kızıl ötesi spektroskopi sistemi
BARIŞ ÖZKERİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATA AKIN
- Modelling the neocortical pyramidal neurons and their group behaviour
Neokortikal piramid nöronların modellemesi ve grup davranışları
SADEEM NABEEL SALEEM KBAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR