Geri Dön

On the characterization of motor imagery functions based on systematic timing organization of the human brain

İnsan beyninin sistematik zamanlama organizasyonuna dayalı hayali motor fonksiyonlarının karakterizasyonu üzerine

PDF İndir

  1. Tez No: 684118
  2. Yazar: BİLAL ORKAN OLCAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLGE KARAÇALI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 291

Özet

Bu tezin temel amacı beynin zamanlama organizasyonunu analiz etmektir. İnsan beyninin, her farklı bilişsel aktivite için bölgesel ve farklı beyin bölgeleri arasında meydana gelen işlemlerin uyarlanabilir bir şekilde düzenlendiği bilinmektedir. Beynin bu esnekliği, sinirbilim alanında büyük ilgi görmüştür. Bununla birlikte, beynin zamanlama organizasyonu özelliğinin aydınlatılması, beynin dinamik ve doğrusal olmayan doğası nedeniyle çözümsüz kalmaktadır. Bu tezde, elektroansefalografi sinyallerini kullanarak hayali motor fonksiyonlar esnasında beynin zamanlama organizasyonu karakterize edilmiştir. İlk olarak, farklı beyin bölgelerinden elde edilen elektroansefalografi sinyalleri arasındaki aktiviteye-özgü zaman gecikmesine dayanan yeni bir hayali motor fonksiyonları tanıma yaklaşımı önerilmiştir. Daha sonra, aktiviteye-özgü kısa-süreli senkronizasyonların zamanlama profilini genelleştirmek için üç-parametreli bir tanıma yaklaşımı önerdik. Aktiviteye-özgü zamanlama parametreleri, ilgili görev aktivite periyodları esnasında en yüksek seviyede ortalama senkronizasyonu dikkate alan sezgisel bir yöntemle elde edilmiştir. Tezin sonraki aşamasında, beynin bölgesel olarak aktiviteye-özgü özniteliklerinin bulunduğu elektroansefalografi sinyallerinin zamanlamasını bulan ve kullanan yeni bir beyin-bilgisayar ara yüzü yaklaşımı önerilmiştir. Her bir aktivite ve beyin bölgesi için bu parametreleri sezgisel-olasılıksal bir yöntem ile belirlenmiştir. Tezin son bölümünde, her farklı bilişsel aktivite için temsili bir model bulan yeni bir öz-bağlanımlı modelleme yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen bu yöntemlerin başarımları, halka açık olarak paylaşılan beyin-bilgisayar ara yüzü veri setlerindeki tanıma başarımları ile gösterilmiştir. Performans sonuçları, bilişsel aktivitelerin karakterizasyonu için beynin sistematik zamanlama organizasyonunun dikkate alınmasının önemini vurgulamaktadır. Buna ek olarak, bu yöntemler farklı katılımcılardan elde edilen beyin-bilgisayar ara yüzü kullanım performansının tutarsızlığını da açıklayabilmektedir.

Özet (Çeviri)

The main objective of this thesis is to analyze the timing organization of the brain. The human brain is known to adjust its localized and also the reciprocal operations for each different cognitive task adaptively. This flexibility of the brain has attracted considerable interest in neuroscience. Elucidation of timing adaptation property of brain, however, remains as unresolved due to dynamically changing and nonlinear nature of the brain. In this thesis, we characterize the timing organization of the brain during motor imagery activity using electroencephalography signals. First, we propose a novel motor imagery activity recognition method that relies on the activity-specific time-lag between electroencephalography signals obtained from different brain regions. Next, we generalize this approach into three-parameter formulation to determine the timing profiles of activity-specific short-lived synchronization. The identification of activity-specific timing parameters was carried out using a heuristic approach that maximizes the average pairwise channel synchronizations during associated activity periods. Thereafter, we propose a novel BCI framework that find and use the timings of electroencephalography signals of localized brain regions that elicit localized activity-specific features. We identify the timings for each different brain regions by adopting a heuristic-probabilistic method. Finally, we propose a novel autoregressive modeling framework that finds a representative model for each different cognitive activity. We demonstrated the efficacy of the proposed methods on publicly available brain-computer interfacing datasets on motor imagery. The performance results indicate that considering the timing organization of the brain is crucial for accurate characterization of cognitive activity. In addition, it may also account for the inconsistency of brain computer interfacing performance obtained from different subjects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    467076

    Optimization of piezo-fiber scanning architecture for low voltage, 3D and unwarped actuation

    Alçak gerilimli, 3B taramalı, eğriliği düzeltilmiş piezoelektrik fiber tarama mimarisi

    RAMIN KHAYATZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ONUR FERHANOĞLU

  2. Tez No

    418746

    Rafineri ürünü petrol koku ve kükürtten modifiye bitüm üretimi

    Production of modified bitumen by adding refinery product sulphur and petroleum coke

    BEGÜM AVCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUZAFFER YAŞAR

  3. Tez No

    338922

    Characterization of a novel R7-specific gene in the drosophila visual system

    Fotoalmaç-7 hücresine spesifik özgün genin sirke sineği görme sisteminde karakterizasyonu

    GÜNER KAÇMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    GenetikBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU ÇELİK FUSS

  4. Tez No

    814609

    ALS ile ilişkili C9ORF72 mutasyonu taşıyan hasta kökenli uyarılmış pluripotent kök hücrelerden farklılaştırılan kardiyomiyosit ve duyu nöronlarının karakterizasyonu

    Characterization of als associated C9ORF72 mutation carrying cardiomyocytes and sensory neurons derived from induced pluripotent stem cells

    AYLİN NEBOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Tıbbi Biyolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA ÇAĞAVİ

  5. Tez No

    535175

    Dizel içten yanmalı motorlarda silindir içerisindeki hava hareketlerinin incelenmesi

    In-cylinder flow characterization of air in diesel internal combustion engines

    CEM DEMİRKESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNER ÇOLAK

Geri Dön