Piramidal nöron modelinin sınıflandırma probleminde performansının incelenmesi
Investigation of the performance of the pyramidal neuron model in the classification problem
- Tez No: 819650
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- CDNF ve manf nörotrofik faktörlerinin iskemi sonrası beyin plastisitesi ve onarımı üzerine olan etkileri
Effects of neurotrophic factors cdnf and manf on brain plasticity and repair after brain ischemia
AHMET BURAK ÇAĞLAYAN
Doktora
Türkçe
2017
Fizyolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiSinir Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ERTUĞRUL KILIÇ
- Anetol'ün deneysel travmatik beyin hasarında doz bağımlı koruyucu etkisinin apopitotik ve inflamatuar protein ekspresyonları ile oksidatif stres yönünden incelenmesi
Dose-dependent protective effect of anetol in experimental traumatic brain injury is mediated by apopytotic and inflammatory proteins examination of their expression in terms of oxidative stress
AZİZ ÇEVİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
NöroşirürjiDicle ÜniversitesiBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK YILMAZ
- Uyarlamalı üstel tut&ateşle (AdExI&F) sinir hücresi modeline yönelik bir sinaptik bağlantı ve devre benzetimi
A synaptic coupling for the adaptive exponential integrate and fire (AdExI&F) neuron model with circuit simulations
AYŞEN BAŞARGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. SERDAR ÖZOĞUZ
- 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
2023
AnatomiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AY
- 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