A brain-computer interface based on micro-ecog arrays for recording and stimulation in rat somatosensory cortex
Sıçan birincil bedenduyusu korteksinde kayıt ve uyarım için mikro-elektrokortikografi tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü
- Tez No: 930595
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK GÜÇLÜ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Bu tezde sıçanların birincil bedenduyusu korteksi (SI) arka ayak alanında kayıt ve uyarım için mikro-elektrokortikografi (µECoG) tabanlı beyin-bilgisayar arayüz-lerinin (BBA) özellikleri incelenmiştir. İlk olarak, sıçanlara 16 kanallı ticari platin iridyum (Pt-Ir) veya yeni geliştirilmiş indirgenmiş grafen oksit (rGO) µECoG elektrotları implante edilmiştir. Kayıt seanslarında, hareketi kısıtlanmamış sıçanlar kendi hızlarında manivelaya basma görevini yerine getirmiştir. Manivelaya basma sonrası iki frekansta ve üç genlikte arka ayaklara titreşimsel mekanik uyaranlar uygulanmıştır. Motor ve duyusal bilgiler aynı beyin bölgesinden alınan µECoG kayıtları ile destek vektör makinesi (DVM) algoritması kullanılarak kestirilmiştir. rGO and Pt-Ir µECoG dizileri benzer sınıflandırma performansı göstermiştir. Hareketi yürütme niyeti ve duyusal uyarımın varlığı yüksek doğrulukla çözümlenirken, uyarımın frekans ve genlik sınıflandırma performansları orta düzeyde çıkmıştır. Ayrıca, bazı sıçanlar titreşimsel mekanik uyaranlara karşı evet/hayır tipi psikofiziksel algılama görevi gerçekleştirmişlerdir. Sağ/sol manivela basımları çeşitli makine öğrenme algoritmaları kullanılarak kestirilmiştir. Sonuç olarak, SI korteksinin arka ayak bölgesinden motor bilgisinin elde edilebileceği iki deneyde de gösterilmektedir. Diğer bir çalışmada, serbest dolaşan sıçanların aynı beyin bölgesine farklı parametrelerde elektriksel uyarım verilmiştir ve motor/rahatsızlık eşikleri video analizlerde gözlemlenmiştir. Bazı deneklerde ise elektriksel uyarıma karşı evet/hayır psikofiziksel algılama görevi gerçekleştirilmiş ve psikometrik fonksiyonlar çıkartılmıştır. Böylelikle uyarım parametrelerinin yapay duyusal algılamaya etkisi bulunmuştur. Genel olarak, bu tezde SI arka ayak alanının µECoG tabanlı BBA çalışmaları için uygun olduğu gösterilmiştir. Ayrıca yeni geliştirilen rGO elektrotlar kronik kayıt ve uyarım için iyi performans sergilemişlerdir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we studied the recording and stimulation capabilities of microelectrocorticography (µECoG)-based brain computer interfaces (BCI) in the hindlimb area of rat primary somatosensory cortex (SI). First, rats were implanted with 16-channel commercial platinum-iridium (Pt-Ir) or newly developed reduced graphene oxide (rGO) µECoG arrays. In recording sessions, unrestrained rats performed self-paced lever-press tasks, in which vibrotactile stimulation at two frequencies and three amplitudes was presented to the hindlimbs of the rats following the lever-press. Both lever-press and somatosensory information were predicted from µECoG recordings in the same brain area using a support vector machine (SVM) algorithm. rGO and Pt-Ir µECoG arrays showed similar decoding performances. While motor intention and the presence of sensory stimulus were decoded with high accuracy, vibrotactile frequency and amplitude classification performances were moderate. Additionally, some rats performed a yes/no vibrotactile detection task, in which right/left levers were pressed. By using several machine learning algorithms, right/left lever presses were decoded. Thus, both experiments showed that motor information can be decoded from rat SI hindlimb area. In a different study, freely moving rats were subject to cortical electrical stimulation at various parameters to measure motor threshold and discomfort levels by video analysis. Then, artificial sensation thresholds were measured psychophysically in a yes/no detection task by estimating psychometric curves as a function of stimulus parameters. Overall, this thesis shows that SI hindlimb area is suitable for BCI applications with µECoG electrodes. The newly devoleped rGO electrodes yielded good performance in chronic recording and stimulation experiments.
Benzer Tezler
- Gerçek zaman kablosuz nörotransmitter konsantrasyon iletim ve görüntüleme sistemi
Real-time wireless neurotransmitter concentration transmission and monitoring system
MUHAMMET EMİN DERTLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
- Dokunsal geri bildirimlerin sanal gerçeklik ortamlarında motor imgeleme eeg sinyallerine etkisinin incelenmesi
The effect of haptic feedback on motor imagery eeg signals in virtual reality environments
HARUN YENİŞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
- EEG sinyallerinde kablosuz bağlantı kullanılarak elektronik devre kontrolü
Electronic circuit control using wireless connection on EEG signals
AHMET AKTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGümüşhane ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN BİNGÖL
- Modeling spike-band extracellular background activity using Johnson's SU distribution
Aksiyon potansiyeli bandındaki hücre dışı arka plan etkinliğinin Johnson SU dağılımı kullanılarak modellenmesi
MELİH YILMAZ ÖGÜTCEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT OKATAN
- 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
2020
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK
DOÇ. DR. YILDIZ ULUDAĞ