Geri Dön

Studies on the Interplay between the Network Architecture and the Dynamical Criticality of the Brain

Beynin Ağ Mimarisi ve Dinamik Kritikliği Arasındaki Etkileşim Üzerine Çalışmalar

  1. Tez No: 879469
  2. Yazar: KAMYAR MOHAMMADZADEH ROUDAKIAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALKAN KABAKÇIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyofizik, Biophysics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Kritik beyin hipotezi, nörobilimde bir teoridir ve beynin kararlılık ve kararsızlık arasındaki kritik noktada işlediğini öne sürer; burada bilgi akışı gibi miktarlar ayrışır. Bu tezde, beynin işlevsel dayanıklılığını ve kritik davranışının ağının yapısal bileşenlerine bağlı olduğunu araştırıyoruz. Beyin ağının kritik davranışının, Laplacian spektrumuyla ilişkilendirildiğini gösteriyoruz. Dahası, beyin mimarisinin, Laplacian temelli bilgiyi en fazla artıran yeniden bağlama adı verilen adaptif yeniden bağlama adımları kullanılarak yeniden oluşturulabileceğini gösteriyoruz. Adaptif yeniden bağlamalar aracılığıyla, beyin ağı entropik bir faz geçişine girer ve işlevsel yeteneklerini maksimize etmesine izin verir. Bu bulgular, beynin yapısal belirleyicileri ile kritiklik kenarındaki işlevsel etkinliği arasında derin bir bağlantı önermektedir.

Özet (Çeviri)

The critical brain hypothesis is a theory in neuroscience that suggests that the brain operates near a critical point between stability and instability where quantities like information flow diverge. In this thesis, we explore the brain's functional robustness and how its critical behavior relies on the structural components of its network. We demonstrate that the critical behavior of the brain network is linked to its Laplacian spectrum. Furthermore, we show that the brain's architecture can be reconstructed using Laplacian-based information maximization rewiring steps, referred to as adaptive rewiring. Through adaptive rewirings, the brain network undergoes an entropic phase transition, which allows it to maximize its functional abilities. These findings suggest a profound connection between the brain's structural determinants and its operational efficacy at the edge of criticality.

Benzer Tezler

  1. Kentsel breccia üzerinden bir kent okuma modeli: Beşiktaş'ın gizli katmanları ve bellek anlatıları

    An urban reading model through urban breccia: The hidden layers and memory narratives of Beşiktaş

    ELİF ÖZTÜRK AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PELİN DURSUN ÇEBİ

  2. Geography of social networks: The case of creative industries in Tomtom Neighborhood

    Sosyal ağların coğrafyası: Tomtom Mahallesi'ndeki yaratıcı endüstriler örneği

    ÖZLEM TEPELİ TÜREL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK DEMİREŞ ÖZKUL

    PROF. DR. SİLVİA MUGNANO

  3. Dynamic control of wireless networks with confidential communications

    Gizli haberleşmeli kablosuz ağların dinamik kontrolü

    YUNUS SARIKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ERÇETİN

    DOÇ. DR. ÖZGÜR GÜRBÜZ ÜNLÜYURT

  4. Learning from the construction site: An epistemological investigation of stonemasons and architects in action

    Başlık çevirisi yok

    ELİF KENDİR BERAHA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    MimarlıkRMIT University (Royal Melbourne Institute of Technology)

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. SUZETTE WORDEN

    PROF. MARK BURRY

  5. Dijital karbon ayak izinin optimizasyonu için uç cihazlarda yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları

    Artificial intelligence and machine learning applications on edge devices for digital carbon footprint optimization

    ÇAĞLAR ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI