Geri Dön

Biyolojik nöral devrelerde senkronizasyon durumlarının incelenmesi

Investigation of synchronization in biological neural circuits

  1. Tez No: 567669
  2. Yazar: SALİH ÇİLLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET UZUNTARLA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Sinir sistemi, omurgalı veya omurgasız hayvanlar gibi gelişmiş canlılarda yaşamsal fonksiyonları kontrol eden organize bir yapıdır. Canlılardaki hayati fonksiyonlar birbirine farklı topolojilerle bağlı nöron toplulukları arasındaki elektriksel aktivite değişimleri yoluyla gerçekleşir. Bu aktiviteler üzerinden gerçekleşen nöronal iletişim, osilatör davranış sergileyen farklı frekanslardaki beyin ritimlerinin monitörize edilebildiği bölgesel alan potansiyelleri veya EEG kayıtlarından da izlenebilir. Sinir sisteminde büyük öneme sahip olan bu ritmik dalgaların ortaya çıkmasının altında nöronal aktivitede meydana gelen senkronizasyon yatmaktadır. Karmaşık bir sistem yapısı olan sinir sistemi yine karmaşık mekanizmalara bağlı olarak çalışan sinir hücrelerinden ve birbirleri arasındaki iletim hatları şeklindeki sinapslardan meydana gelir. Sistemsel senkronizasyonun tam olarak anlaşılabilmesi için en küçük nörodevreden başlayarak nöron ağlarının biyofiziksel gerçekliğe sahip parametreler üzerinden tam analizinin yapılması gereklidir ve bu çalışmada en başta gelen araştırma konusudur. Bu çalışmada nöronal aktiviteyi oluşturan hücrenin içsel mekanizmalarında ve hücreler arası iletişimde olabilecek biyolojik manada makul değişimlerin, iki sinir hücresinin farklı tipte sinaptik birleşiminden oluşan nöron çiftinde senkronizasyona etkileri araştırılmıştır. Yapılan simülasyonlarda deterministik ve stokastik Hodgkin-Huxley (H-H) denklemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, nöronların senkronize olabilmeleri için uyarılabilirlik durumlarının, sinaptik ve iyonik iletkenlik seviyesinin hayati öneme sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca iyon kanallarının stokastik doğasından kaynaklanan gürültünün, senkronizasyonun elde edilebilmesi için yardımcı bir biyolojik bileşen olduğu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

The nervous system is an organized structure in which vital functions are controlled in advanced organisms such as vertebrates or invertebrates. The vital functions of living organisms take place through electrical activities between neuronal communities connected by different topologies. Neuronal communication through these activities can also be monitored from local field potentials or EEG recordings, where brain rhythms at different frequencies exhibiting oscillatory behavior can be monitored. The synchronization of neuronal activity underlies the emergence of these rhythmic oscillations, which are of great importance in the nervous system. Nervous system, which has a complex system structure, consists of nerve cells and synapses in the form of transmission lines between each cell. In order to fully understand the system synchronization, starting from the smallest neural circuit, the complete analysis of neural networks over biophysically plausible parameters is essential and the main research topic. In this study, the synchronization conditions of the neuron pairs which consist of different types of synaptic connections of two nerve cells were investigated in terms of biologically reasonable changes in the intrinsic cell mechanisms and the communication between cells that make up the neuronal activity. In the simulations, deterministic and stochastic Hodgkin-Huxley (H-H) equations were used. The results showed that excitability states, levels of the synaptic and ionic conductivity are vital for the neurons to be synchronized. It has also shown that channel noise in neurons which have a stochastic nature is a realistic and auxiliary biological component to achieve synchronization.

Benzer Tezler

  1. Modeling and implementation of biological neural systems

    Biyolojik sinir sistemlerinin modellenmesi ve gerçeklenmesi

    ÖZGÜR ERDENER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ

  2. Korteks davranışının vuru üreten hücre modeli ile incelenmesi

    Analysis of cortex behavior by a spiking neuron model

    YUSUF KUYUMCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  3. Büyük zaman sabitlerinin elde edilmesi ve düşük frekanslı devrelerde kullanılması

    Achieving large time constants and using in low frequency filters

    PINAR TERECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TOKER

  4. Neurocomputational models for action selection and their implementation on robots

    Hareket seçimine ilişkin beyin esinlenmeli hesaplamalı modeller ve robotlar üstünde gerçekleme

    EMEÇ ERÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  5. Çok katmanlı yapay sinir ağları modelleri için genetik algoritmalar kullanarak özgün mimari tasarımı: Nöral lojik devreler

    A novel architecture design for multi-layer neural networks by using genetic algorithms: Neural logic circuits

    HAMİT TANER ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ