Learning transferability of cognitive tasks by graph generation for brain decoding
Beyin çözümlemesi için bilişsel görevlerin aktarılabilirliğinin grafik üretimi ile öğrenimi
- Tez No: 717935
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Beyin çözümlemesi beyin taraması verilerini temel alarak, bazı istatistiksel tekniklerin kullanımı ile bilişsel durumlar arasındaki ilişkiyi anlamak için insan beyninin bilişsel durumunu analiz etmeyi içermekte. Beyin verisini elde etmek için denek sosyal aktivite, duygu işleme, oyun oynama, hafıza gibi bilişsel görevleri yapmaktayken her zaman anında 3 boyutlu beyin hacmi üreten fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) güçlü bir araç olarak karşımıza çıkmakta. Ancak derin sinir ağlarını eğitmeye istatistiksel olarak yetecek veri elde etmek hem çok zor hem de zaman almakta. Veri üretmeye başka bir seçenek de halihazırda varolan istatistiksel olarak benzer veriyi tekrar kullanarak mevcut verideki bilgiyi görece küçük veri kümesine aktarmak. Bu tezde fMRI verilerine dayanarak, tanımlı bilişsel görevler arasındaki ilişkileri gösteren bir çizge oluşturmak ve doğrulamak için bir işlem dizisi yöntemi önermekteyiz. Bilişsel görevler arasındaki yakınlığı bir çok denekten toplanan fMRI veri kümesi üzerinde, aktarım performansını öğrenilmiş gizli sunumları kullanarak karşılaştıran mevcut bir uçtan uca yöntemi kullanarak ölçmekteyiz. Ama, farklı denekler üzerinde yapılan ölçümlerin değişkenliğinden dolayı sonuçlar da büyük oranda değişkenlik göstermekte. Bu değişkenlikleri hem doğrulamak hem de düzenlemek için, dengesiz veri üzerinde eğitilmiş ikili sınıflandırıcılarının performansını kullanmaktayız. Son adımda, kenarları başka veri kümelerinde aktarım öğrenimini geliştirme potansiyeli olan bilişsel görevler arasındaki olası ilişkileri tanımlayan bir çizge oluşturmaktayız.
Özet (Çeviri)
Brain decoding involves analyzing the cognitive states of human brain by using some statistical techniques in order to understand the relations among the cognitive states, based on neuroimaging data. A very powerful tool to acquire the brain data is functional magnetic resonance images (fMRI), which generates three-dimensional brain volume at each time instant, while a subject performs a cognitive task involving social activities, emotion processing, game playing, memory etc. However, it is very difficult and time-consuming to acquire data, which is statistically sufficient to train a deep neural network. An alternative to generate data is to reuse the available statistically similar data, so that the information of the available data can be transferred to relatively small datasets. In this thesis, we propose a pipeline method to create and verify a graph, which shows the relations among well-defined cognitive tasks, based on fMRI data. We measure the affinity between the cognitive tasks on an fMRI dataset gathered from multiple subjects using the adaptation of an existing end-to-end method which compares transferring performance between the cognitive tasks using learned latent representations. However, due to high variance between measurements on different subjects, the results vary greatly. In order to both verify and regulate the differences, we use the performance of the binary classifiers trained on imbalanced data. In the last step, we generate a graph, where the edges are the possible relations between the cognitive tasks which have the potential to improve transfer learning in other datasets.
Benzer Tezler
- Improving the transferability of adversarial examples against deep learning based computer networks
Derin öğrenmeye dayalı bilgisayar ağlarına karşı düşmanca örneklerin aktarılabilirliğinin geliştirilmesi
DENİZ ARIÇ ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EHSAN NOWROOZI
- Sanal gerçeklik temelli öğrenme ortamının yangın güvenliğine yönelik davranışsal becerilerin gelişimine etkisi
The impact of virtual reality based learning environment on the development of behavioral skills towards fire safety
SEYFULLAH GÖKOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL ÇAKIROĞLU
- The acquisition of 21st-century skills in video games: World of Warcraft as a learning environment
21. yüzyıl becerilerinin video oyunlarında kazanımı: Bir öğrenme ortamı olarak World of Warcraft
DENİS TÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İletişim BilimleriBahçeşehir Üniversitesiİletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜVEN ÇATAK
- Bilgisayar ve sınıf ortamına dayalı durumlu öğrenmenin öğrenci başarısı, tutum ve transfere etkisi
Effect of computer and classroom settings based situated learning on student success, attitute and transfer
İBRAHİM GÖKDAŞ
Doktora
Türkçe
2003
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURETTİN ŞİMŞEK
- The effect of reading strategy training on L2 and L3 reading scores of freshmen students
Okuma stratejisi eğitiminin birinci sınıf öğrencilerinin ikinci ve üçüncü dilde okuma puanlarına etkisi
MEHMET DERVİŞ SALTIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimYeditepe Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ KURT