Geri Dön

Modeling sensory neurons from poisson spiking process data

Duyarga nöronları için poisson ateşleme süreç verisinden model kestirimi

  1. Tez No: 779454
  2. Yazar: MOHAMMED AL-AKAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu tezde, uyarıcı-yatıştırıcı nitelikteki bir nöron modelinin ateşleme verisinden kestirimine dayanan hesaplamalı ve teorik bir çalışma sunulmaktadır. Söz konusu çalışma, daha önceki bir çalışmada olduğu gibi gerçekçi bir veri kümesinden (Diptera sineğinin görsel H1 nöronları) alınan uyaran ve ilgili cevap kayıtları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. En yüksek olabilirlik, bu tezde kullanılan sinir ağı modelinin parametre tahminini yürütmek için kullanılan yöntemdir. Bu veriler, istatistiksel bilgi içeriğini artırmak için yapılan tekrarlamalı benzetimlerde kullanılabilmek amacıyla alt bölümlere ayrılmıştır. 20 dakikalık bir uyaran-tepki veri kaydı olduğu için bu kayıt segmentlere ayrılmış ve her bir segment birbirinden bağımsız bir veri kümesini temsil eder. Nöron modeli için parametrelerin gerçek değerleri kestirilemediğinden, bu gerçek değerleri kullanarak üretilen sentetik veri kümeleri bu araştırmada nöron dinamikleri tarafından kullanılamayacaktır. Bu gerçeğe dayanarak yapılan kestirimlerin doğruluğunu istatistiki olarak sınayabilmek için iki örnek Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmıştır.. Bu test, model yanıtlarına ek olarak kaydedilen iki ateşleme zaman aralığı verileri arasında bir karşılaştırma yapmak için uygulanmıştır. Sonuçların tahmini ve analizi grafiksel olarak sunulacak ve ayrıca tablo şeklinde listelenecektir. Ayrıca, bu araştırmanın değiştirilmiş bir Fitzhugh-Nagumo modeli kullandığı önceki araştırmalarla bir karşılaştırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we introduce computational and theoretical work based on the estimation of the firing rate of an excitatory and inhibitory neuron model. Those firing rates had been recorded from realistic stimulus-response data where a previous study provides those stimulus and response records where this study performed a measurement from a nature (H1 neurons of the order Diptera flies). Maximum-likelihood was the method used in this thesis to conduct the parameter estimation of the neural network dynamics. This record had been segmented to increase the statistical content of information. since we have a stimulus-response data recording of 20 minutes, this record was segmented, and each individual segment is composed of each other. Due to the true values of the parameters for the neuron model cannot being measured which made those true values unknown as the synthetic data will not be used by the Neuron dynamics in this research. Based on this fact, we used two samples Kolmogorov-Smirnov test. where this test was applied to make a comparison between two recorded inter-spike intervals in addition to model responses. The estimation and analysis of outcomes will be presented graphically and also will be listed in a tabular form. Also, a comparison with previous research is made where this research used a modified Fitzhugh-Nagumo model

Benzer Tezler

  1. Neural basis of time perception: The effect of optogenetic modulation of Substantia Nigra Pars Compacta on time production in mice

    Zaman algısının sinirsel tabanı: Substantia Nigra Pars Kompakta'nın optogenetik modülasyonunun farelerde zaman üretimi üzerine etkisi

    ALİHAN ERDAĞI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    PsikolojiKoç Üniversitesi

    Nörobilim Bilim Dalı

    PROF. DR. FUAT BALCI

  2. Stochastic modeling and analysis of noise in neuronal circuits

    Başlık çevirisi yok

    DENİZ KILINÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER DEMİR

  3. Prediction of psychophysical responses from spike recordings in rat sensorimotor cortex by using Bayesian models

    Sıçan duyu-motor korteksinde kaydedilen aksiyon potansiyelleriyle psikofiziksel yanıtların Bayesçi kestirimi

    SEVGİ ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK GÜÇLÜ

  4. Design and simulation of a microfluidic biochip for optic detection with derivatized microbeads and the biochemistry of learning

    Türevlendirilmiş mikro küreler ile optik biyosensörü ve öğrenme biyokimyası için mikroakışkan biyoçipin tasarımı ve sımülasyonu

    TUĞÇE TÜYSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK

    DOÇ. DR. YILDIZ ULUDAĞ

  5. 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