Geri Dön

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

  1. Tez No: 427939
  2. Yazar: MUHAMMED ERDEM İSENKUL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY KURŞUN, DOÇ. DR. OLEG V.FAVOROV
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Elit kürekçiler ile sedanter bireylerin nöroanatomik yapılarının incelenmesi

    Research on the neoruanatomical structure of elite rowers and sedentary individual

    BÜŞRA SARITEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    NörolojiMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU

  2. 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

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER HALİL ÇOLAK

  3. 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

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  4. 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

    İngilizce

    2008

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ATA AKIN

  5. Modelling the neocortical pyramidal neurons and their group behaviour

    Neokortikal piramid nöronların modellemesi ve grup davranışları

    SADEEM NABEEL SALEEM KBAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR