Geri Dön

Piramidal nöron modelinin sınıflandırma probleminde performansının incelenmesi

Investigation of the performance of the pyramidal neuron model in the classification problem

PDF İndir

  1. Tez No: 819650
  2. Yazar: İLKNUR KAYIKÇIOĞLU BOZKIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Piramidal nöronlar, beynin farklı bölgelerinden binlerce sinaptik giriş alan ve en büyük akson çıkışlarını gönderen korteksteki en yaygın nöron tipidir. Doğrusal olmayan yüksek dendritik hesaplamaları destekleyen çeşitli aktif iletkenliklere ve karmaşık morfolojilere sahiptirler. Tez çalışmasında iki ve dört sınıflı EKG verilerini sınıflandırmak için ayrıntılı bir piramidal nöron modeli ve perceptron öğrenme algoritması kullanılmıştır. EKG verilerinden spike üretmek için Gray kodlama kullanılmıştır. İki sınıflı veriler için piramidal nöronun hücre altı bölgelerinin sınıflandırma performansı araştırılmıştır. Eş değer tek katmanlı perceptronla karşılaştırıldığında piramidal nöronun ağırlık kısıtlaması nedeniyle zayıf performans gösterdiği bulunmuştur. Bununla birlikte, girişler için önerilen bir aynalama yaklaşımı nöronun sınıflandırma performansını önemli ölçüde artırmıştır. En yüksek iki sınıflı sınıflandırma doğruluğu %95,3 olarak apikal bölgesinde elde edilmiştir. Dört sınıflı sınıflandırmada Gray kod uzunluğu ve EKG RR örnek sayısı piramidal nöronun sınıflandırma performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır. En yüksek sınıflandırma doğruluğu %98,8 olarak basilar bölgesinde elde edilmiştir. Sonuçlar, piramidal nöronun gerçek dünya verilerini başarıyla sınıflandırabildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Pyramidal neurons are the most common type of neuron in the cortex, receiving thousands of synaptic inputs from different parts of the brain and sending the largest axon outputs. They have a variety of active conductivities and complex morphologies that support nonlinear high dendritic calculations. In the thesis study, a detailed pyramidal neuron model and perceptron learning algorithm were used to classify two and four-class ECG data. Gray coding was used to generate spikes from ECG data. The classification performance of the subcellular regions of the pyramidal neuron was investigated for the two-class data. Compared with the equivalent single layer perceptron, the pyramidal neuron was found to perform poorly due to the weight constraint. However, a proposed mirroring approach for the inputs has significantly improved the classification performance of the neuron. The highest two class classification accuracy of 95.3% was obtained in the apical region. In the four class classification, the effect of Gray code length and ECG RR sample number on the classification performance of the pyramidal neuron was investigated. The highest classification accuracy was obtained in the basilar region as 98.8%. The results show that the pyramidal neuron can successfully classify real world data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    91685

    Penisilin ile deneysel epilepsi oluşturulan sıçanlarda hippocampus nöron sayılarının optik parçalama yöntemiyle hesaplanması

    Estimation of the number of neuron in hippocampus of penicillin induced epileptic rats using the optical fractionator method

    ILGAZ AKDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    MorfolojiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. NEDİM ÜNAL

  2. Tez No

    847296

    Streptozotosin ile oluşturulan deneysel diyabette berberin ve N-asetil sisteinin hipokampus üzerine etkilerinin araştırılması

    Investigation of the effects of berberine and N-acetyl cysteine on the hippocampus in experimental diabetes induced by streptozotocin

    TAHİR İGİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Histoloji ve EmbriyolojiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Tıbbi Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET ALTINDAĞ

  3. Tez No

    79483

    Sıçanlarda sistemik lityum-pilokarpin ile oluşturulan epilepsi modelinde nitrik oksitin nöbet aktivitesi üzerine etkisi

    The effect of nitric oxide on seizure activity in lithium-pilocarpine model of epilepsy in rats

    GÜLDAL GÜLEÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    FizyolojiUludağ Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KASIM ÖZLÜK

    Y.DOÇ.DR. BEHZAT NOYAN

  4. Tez No

    158187

    Penisilin epilepsi modeli uygulanan sıçanlarda ikinci jenerasyon tetrasiklinlerin hippocampus hücre sayısı ve motor koordinasyon üzerine etkileri

    Effects of second generation tetracyclines on hippocampal neuron number and motor coordination in the rat model of penicillin-induced epilepsy

    İSMAİL YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Eczacılık ve FarmakolojiPamukkale Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

  5. Tez No

    816033

    Valproik asit ile oluşturulmuş otizm modelinde Fingolimod (FTY720)'un hipokampus üzerindeki morfolojik etkilerinin incelenmesi

    Morphological examination of the effects of Fingolimod (FTY720) on the hippocampus in an autism model formed with valproic acid

    DUYGU ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    AnatomiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AY

Geri Dön