Geri Dön

Modeling brain networks with artificial neural networks

Beyin ağlarının yapay sinir ağlarıyla modellenmesi

  1. Tez No: 539783
  2. Yazar: BARAN BARIŞ KIVILCIM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL, DR. ITIR ÖNAL ERTUĞRUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağlarını kullanarak anatomik beyin bölgeri arasındaki işlevsel bağlantıları kestiren üç özgün yöntem öneriyoruz. Önerdiğimiz ilk yöntemi kullanarak, her denek için (denek seviyesinde) yönlü ve yönsüz beyin ağları oluşturup bu beyin ağlarının beyin çözümleme performanslarını destek vektör makineleri aracılığıyla ölçüyoruz. Önerdiğimiz ikinci yöntem ile zihinsel görev seviyesinde beyin ağları oluşturuyor ve bu yönlü ve yönsüz beyin ağlarının geçerliliğini yine kendi önerdiğimiz önceden görülmemiş bir veri yığınını zihinsel görevlere göre kategorileyen ve bu amaçla beyin ağlarının yeniden yapılandırma gücünü kullanan bir sınıflandırma yöntemi ile test ediyoruz. Son yöntemimizde, çok katmanlı algılayıcı mimarisini kullanarak beyin ağlarını sınıflandırıyoruz ve iki özgün yapay sinir ağları modeli öneriyoruz. Bu modellerin ilki, eş zamanlı çoklu beyin ağı oluşturmakta ve ikinci model ise uçtan uca bir yapay sinir ağı yapısı olup, beyin ağlarının oluşturması ve sınıflandırması görevlerini tek bir yapay sinir ağı mimarisinde buluşturmaktadır. Önerdiğimiz üç yöntem de hem yönlü hem de yönsüz beyin ağları sunmaktadır ve iki fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme verisetini, HCP (Human Connectome Project) ve TOL (Tower of London), kullanarak yaptığımız deneyler ile önerilen yönlü ve yönsüz beyin ağlarının literatürdeki beyin ağları oluşturan yöntemlere kıyasla daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığını gösteriyoruz.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we propose three novel artificial neural network approaches to capture the functional connectivities among anatomic brain regions. Using the first proposed method, we estimate directed and undirected brain networks for each subject (subject-level) and validate the estimated brain networks on brain decoding performance using Support Vector Machines for classification. We propose our second method in order to estimate brain networks to represent each task (task-level) and we also propose a novel classification method in order to categorize an unseen chunk of fMRI data into cognitive states using reconstruction power of these directed and undirected task-level brain networks. In our last method, we use multilayer perceptrons for classification of brain networks and we propose two novel artificial neural network models. The first model of the last method estimates multiple brain networks simultaneously and the second model is an end to end model that estimates and classifies brain networks in a single architecture. All three proposed methods offer directed and undirected brain networks and we show that both directed and undirected brain networks estimated with the proposed methods offer state of the art classification accuracy on two functional magnetic resonance imaging datasets, namely HCP (Human Connectome Project) dataset and TOL (Tower of London) dataset.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ve birleştirilmiş sinirsel bulanık sistemler ile şehirlerarası yük taşıması tür seçiminin modellenmesi

    The Modeling of mode choices of intercity freight transportation with the artificial neural networks and integrated neuro-fuzzy system

    AHMET TORTUM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHİR GÖKDAĞ

    PROF. DR. NADİR YAYLA

  2. Yapay sinir ağlarının incelenmesi ve sırt ağrısı olan bireyler üzerinde bir uygulaması

    Studies of the artificial neural networks and it's application on people with back pain

    BURCU KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSÖZ TÜCCAR

  3. Yapay sinir ağlarının girdap arama algoritmasıyla eğitilmesi

    Training artificial neural networks with vortex search algorithm

    ZAINAB ABDULLAH JALIL JALIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHİR SAĞ

  4. Tel kaplama prosesinin yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmesi ve öngörülü kontrol modeli (MPC) ile kontrolü

    Control with a model predictive control (MPC) and modelling with artificial neural networks (ANN) of the wire coating process

    BEKİR ÇIRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP KOZAN

  5. Yapay sinir ağları ile enflasyonu etkileyen faktörler üzerine bir uygulama

    An application on the factors affecting inflation with artificial neural networks

    SELİN SABAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM DENİZ BAŞAR