Nörobilim ve Nöroteknoloji -...

56
Nörobilim ve Nöroteknoloji UĞUR HALICI Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Nörobilim ve Nöroteknoloji EABD Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Transcript of Nörobilim ve Nöroteknoloji -...

Noumlrobilim ve Noumlroteknoloji

UĞUR HALICIElektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml

Noumlrobilim ve Noumlroteknoloji EABDOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

sunum sırası

bull ODTUuml-HUuml NSNT programı

bull Noumlrobilim

bull Noumlroteknoloji Noumlral Muumlhendislik

bull Noumlroteknoloji araştırma alanları

1

METU-HUuml NSNT doktora programı

Noumlrobilim ve Noumlroteknoloji Doktora Programı temelklinik noumlrolojik bilimler ve ilgili teknolojiler arasında buumltuumlnleşik araştırma yapılmasını sağlamak uumlzere

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi Fen Bilimleri Enstituumlsuuml veHacettepe Uumlniversitesi Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

birlikteliğiyle Ağustos 2014rsquode kurulmuştur

httpnsntmetuedutr

2

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerHacettepe Uumlniversitesi

Turgay Dalkara HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Buumllent Elibol HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Emine Eren Koccedilak HUuml NBPE Klinik Noumlrolojik Bilimler

Ayguumln Ertuğrul HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Huumllya Karataş Kurşun HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurology

Esen Saka Topccediluoğlu HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurogy

M Kazım Yazıcı HU HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Elif Barışkın (Kabakcı) HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Muumlge Yemişccedili Oumlzkan HUuml NBPE Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri

3

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Uğur Halıcı ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Aydın Alatan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Barış Bayram ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Alpan Bek ODTUuml Fizik Boumlluumlmuuml

Goumlzde Bozdağı Akar ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kuumlrşat Ccedilağıltay ODTUuml Bilgisayar ve Oumlğretim Teknolojileri Eğitimi

Tolga Ccedililoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ewa Doğru ODTUuml Biyolojik Bilimler

Aydan Erkmen ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Nevzat Genccediler ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Senih Guumlrses ODTUuml Muumlhendislik Bilimleri

Sinan Kalkan ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Buumllent Karasoumlzen ODTUuml Matematik

4

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

sunum sırası

bull ODTUuml-HUuml NSNT programı

bull Noumlrobilim

bull Noumlroteknoloji Noumlral Muumlhendislik

bull Noumlroteknoloji araştırma alanları

1

METU-HUuml NSNT doktora programı

Noumlrobilim ve Noumlroteknoloji Doktora Programı temelklinik noumlrolojik bilimler ve ilgili teknolojiler arasında buumltuumlnleşik araştırma yapılmasını sağlamak uumlzere

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi Fen Bilimleri Enstituumlsuuml veHacettepe Uumlniversitesi Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

birlikteliğiyle Ağustos 2014rsquode kurulmuştur

httpnsntmetuedutr

2

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerHacettepe Uumlniversitesi

Turgay Dalkara HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Buumllent Elibol HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Emine Eren Koccedilak HUuml NBPE Klinik Noumlrolojik Bilimler

Ayguumln Ertuğrul HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Huumllya Karataş Kurşun HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurology

Esen Saka Topccediluoğlu HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurogy

M Kazım Yazıcı HU HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Elif Barışkın (Kabakcı) HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Muumlge Yemişccedili Oumlzkan HUuml NBPE Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri

3

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Uğur Halıcı ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Aydın Alatan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Barış Bayram ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Alpan Bek ODTUuml Fizik Boumlluumlmuuml

Goumlzde Bozdağı Akar ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kuumlrşat Ccedilağıltay ODTUuml Bilgisayar ve Oumlğretim Teknolojileri Eğitimi

Tolga Ccedililoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ewa Doğru ODTUuml Biyolojik Bilimler

Aydan Erkmen ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Nevzat Genccediler ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Senih Guumlrses ODTUuml Muumlhendislik Bilimleri

Sinan Kalkan ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Buumllent Karasoumlzen ODTUuml Matematik

4

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

METU-HUuml NSNT doktora programı

Noumlrobilim ve Noumlroteknoloji Doktora Programı temelklinik noumlrolojik bilimler ve ilgili teknolojiler arasında buumltuumlnleşik araştırma yapılmasını sağlamak uumlzere

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi Fen Bilimleri Enstituumlsuuml veHacettepe Uumlniversitesi Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

birlikteliğiyle Ağustos 2014rsquode kurulmuştur

httpnsntmetuedutr

2

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerHacettepe Uumlniversitesi

Turgay Dalkara HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Buumllent Elibol HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Emine Eren Koccedilak HUuml NBPE Klinik Noumlrolojik Bilimler

Ayguumln Ertuğrul HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Huumllya Karataş Kurşun HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurology

Esen Saka Topccediluoğlu HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurogy

M Kazım Yazıcı HU HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Elif Barışkın (Kabakcı) HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Muumlge Yemişccedili Oumlzkan HUuml NBPE Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri

3

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Uğur Halıcı ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Aydın Alatan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Barış Bayram ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Alpan Bek ODTUuml Fizik Boumlluumlmuuml

Goumlzde Bozdağı Akar ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kuumlrşat Ccedilağıltay ODTUuml Bilgisayar ve Oumlğretim Teknolojileri Eğitimi

Tolga Ccedililoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ewa Doğru ODTUuml Biyolojik Bilimler

Aydan Erkmen ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Nevzat Genccediler ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Senih Guumlrses ODTUuml Muumlhendislik Bilimleri

Sinan Kalkan ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Buumllent Karasoumlzen ODTUuml Matematik

4

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerHacettepe Uumlniversitesi

Turgay Dalkara HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Buumllent Elibol HUuml Tıp Fakuumlltesi Noumlroloji

Emine Eren Koccedilak HUuml NBPE Klinik Noumlrolojik Bilimler

Ayguumln Ertuğrul HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Huumllya Karataş Kurşun HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurology

Esen Saka Topccediluoğlu HUuml Tıp Fakuumlltesi Dept of Neurogy

M Kazım Yazıcı HU HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Elif Barışkın (Kabakcı) HUuml Tıp Fakuumlltesi Akıl Sağlığı

Muumlge Yemişccedili Oumlzkan HUuml NBPE Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri

3

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Uğur Halıcı ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Aydın Alatan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Barış Bayram ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Alpan Bek ODTUuml Fizik Boumlluumlmuuml

Goumlzde Bozdağı Akar ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kuumlrşat Ccedilağıltay ODTUuml Bilgisayar ve Oumlğretim Teknolojileri Eğitimi

Tolga Ccedililoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ewa Doğru ODTUuml Biyolojik Bilimler

Aydan Erkmen ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Nevzat Genccediler ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Senih Guumlrses ODTUuml Muumlhendislik Bilimleri

Sinan Kalkan ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Buumllent Karasoumlzen ODTUuml Matematik

4

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Uğur Halıcı ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Aydın Alatan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Barış Bayram ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Alpan Bek ODTUuml Fizik Boumlluumlmuuml

Goumlzde Bozdağı Akar ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kuumlrşat Ccedilağıltay ODTUuml Bilgisayar ve Oumlğretim Teknolojileri Eğitimi

Tolga Ccedililoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ewa Doğru ODTUuml Biyolojik Bilimler

Aydan Erkmen ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Nevzat Genccediler ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Senih Guumlrses ODTUuml Muumlhendislik Bilimleri

Sinan Kalkan ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Buumllent Karasoumlzen ODTUuml Matematik

4

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT akademik uumlyelerOrta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Mustafa Kuzuoğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Kemal Leblebicioğlu ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Huumlseyin Avni Oumlktem ODTUuml Biyolojik Bilimler

Can Oumlzen ODTUuml Biyoteknoloji

Uluccedil Saranlı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Erol Şahin ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

Goumlnuumll Turhan Sayan ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

Ccedil Devrim Son ODTUuml Biyolojik Bilimler

Sibel Tarı ODTUuml Bilgisayar Muumlhendisliği

İlkay Ulusoy Parnas ODTUuml Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği

W Gerhard Weber ODTUuml Uygulamalı Matematik

Tuumllin Yanık ODTUuml Biyolojik Bilimler

5

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Orta Doğu Teknik Uumlniversitesi

Biyolojik BilimlerNoumlrobiyoloji LaboratuvarıMolekuumller Noumlroendokronoloji Araştırma LaboratuvarıYapısal Biyoloji Araştırma Laboratuvarı

Elektrik ve Elektronik Muumlhendisliği Beyin Araştırmaları LaboratuvarıManyetik Rezonans Goumlruumlntuumlleme LabBilgisayarla Goumlrme ve Akıllı Sistemler Araştırma Lab(METU VISION)Ultrasonik Ccedilevirgeccedil Lab (ULTRAMEMS)MRC Mekatronik Robotik Kontrol Lab

Bilgisayar MuumlhendisliğiKOVAN Araştırma Laboratuvarı

6

Fizik BoumlluumlmuumlNanooptik Araştırma Laboratuvarı (NORL)

Merkezi LaboratuvarMolekuumller Biyoloji Biyoteknoloji Ar-Ge Merkezi Mikroskopi Lab

Bilgi İşlem Daire Başkanlığıİnsan Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı

Enformatik EnstituumlsuumlSağlık Bilişimi Noumlrosinyal LaboratuvarıBilişsel Bilimler goumlz-izleme laboratuvarıfNIRS (optik beyin goumlruumlntuumlleme) Laboratuvarı

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT Laboratuvarlar

Hacettepe Uumlniversitesi

Noumlrolojik Bilimler ve Psikiyatri Enstituumlsuuml

Goumlruumlntuumlleme LaboratuvarıIn vitro Deney LaboratuvarıHuumlcre Kuumlltuumlruuml LaboratuvarıDeney Hayvanı Depolama AlanlarıIn vivo LaboratuvarıDavranış Deneyleri Laboratuvarı

7

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

8

Noumlron ve Beyin fonksiyonları iccedilin hesaplamalı youmlntemler (analiz modelleme simuumllasyon vb)

Noumlron Noumlroelektrofizyoloji Beyin ve Sinir Sistemi Duyu ve Algı Zihinsel Fonksiyonlar Hareket ve kontrol Bellek ve Oumlğrenme Ağrı Dikkat Noumlromekanik Beyin iccedilin Tersine Muumlhendislik Beyin Bağlantısallık Analizi Beyin-Beden Etkileşimleri

Noumlral Sistemler

Noumlral Ağlar (Sinir Ağları) Noumlral iletişim Noumlral KodlamaCcediloumlzuumlmleme Sinyal ve Bilgi

işleme Noumlral Osilasyonlar (salınımlar)

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerSensoumlrlerProtezler

NoumlralNoumlromuumlskuumller ArayuumlzlerProtezler Beyin Bilgisayar Arayuumlzuuml Sensoumlr teknolojileri Noumlrostimuumllasyon Derin Beyin Stimuumllasyonu Noumlral etkileşim teknolojileri

(MEMSMikroNano FotonikOpto-elektronikyarı iletkenmalzeme vb)

Noumlral geribesleme

GoumlrmeYapay Goumlrme

Goumlrme iccedilin noumlral kodlama Goumlrme iccedilin hesaplamalı youmlntemler Uzamsal algı renk hareket derinlik algısı

goumlrsel dikkat Nesne tanıma oumlznitelikler boumlluumltleme gruplama Biyonik Goumlz

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ODTUuml-HUuml NSNT Taksonomi

9

Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları ve Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

EEG EMR EMG MRI fMRI MEGPET NIRS EcoG vb

Optik Video 3D Noumlrogoumlruumlntuumlleme Cihazları Noumlrogoumlruumlntuumlsinyal işleme ve analizi

Noumlroenformatik

Veri Analizi Buumlyuumlk Veri Veri MadenciliğI

Noumlral BozukluklarHastalıklar iccedilin Akıllı TanıTedavi Sistemleri

Uyku analizi Ağrı analizi Hastalık imzası Biyometrik analiz Yuumlz ifadeleri analizi Davranış analizi Karar destek sistemleri BiyoNano Teknolojiler Oumlruumlntuuml tanıma OyunRobot Destekli Terapi

Beyin Esinli Hesaplama Yapay Oumlğrenme Akıllı Sistemler

Yapay Sinir Ağları Derin Oumlğrenme Noumlromorfik Hesaplama Noumlromorfik

Sistemler Bilişsel hesaplama Yapay zeka beyin benzetimli akıllı sistemler Beyin ve Karmaşık Sistemler Noumlrorobotik MekatronikSibernetik

Noumlrobilimde Biyomolekuumller Huumlcresel Muumlhendislik

Optogenetik Sonogenetik Biyoteknoloji Molekuumller Biyoloji ve Genetik Genomiks ve proteomiks İlaccedil Gıda-metabolizma etkileşimi Noumlral doku ve rejenerasyonu Noumlromoduumllasyon

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlrobilim

Noumlrobilim sinir sistemini inceleyen bilim alanıdır

Başlangıccedilta noumlrobilim biyolojinin bir dalı olarak ortaya ccedilıkmıştır

Guumlnuumlmuumlzde noumlrobilim biyolojinin yanı sıra kimya bilgisayar bilimleri muumlhendislik matematik tıp genetik fizik psikoloji gibi diğer alanların da yeraldığı disiplinlerarası niteliktedir

10

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

sinir sisteminin oluşması

Sinir sistemi embriyonik fazda oluşmaya başlar ve gelişmesi tuumlm yaşam boyunca kompleks huumlcresel ve molekuumller mekanizmalarla devam eder

video-01-Neuronal development

httpsitessinauercomneuroscience5eindexhtml

animation 221

video-02- human Embrio brain

httpwwwhhmiorgbiointeractivedevelopment-human-embryonic-brain

11

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Noumlronlar sinir sisteminin temel fonksiyonel birimleridir

Yaşamın devamı ve kalitesi iccedilin gerekli uumlst ve alt seviyedeki fonksiyonların operasyonu iccedilin gerekli sinyalleri alma ve goumlnderme yeteneklerine sahip ccedilok oumlzelleşmiş huumlcrelerdir

Noumlronlar bilginin işlenmesi ve diğer huumlcrelere iletilmesini sağlayan elektro-kimyasal oumlzelliklere sahiptir

12

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Noumlronun yaklaşık kuumlresel bir biccedilim taşıyan huumlcre goumlvdesi soma olarakadlandırılır

13

soma

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Soma etrafındaki ccedilalı goumlruumlnuumlmuumlndeki uzantılara dendrit denilmektedir

Diğer noumlronlardan gelen sinyallerin alınmasından sorumludurlar

14

dendrites

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Somada yaratılan sinyaller diğer noumlronlara akson denilen uzantılaruumlzerinden iletilirler

15

axon

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

İnsan vuumlcudundaki bir aksonun boyu milimetreden kuumlccediluumlk olabildiği gibibir metreye kadar uzayabilir Aksonun goumlvdeden ccedilıktığı yere aksontepeciği (hillock) denilir

16

axon hillock

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Aksonun diğer ucunda ise akson bir ccedilok dala ayrılır ve en ucunda genişleyerek uccedil duumlğmeleri (terminal buttons) oluşturur

17

terminal buttons

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlron

Uccedil duumlğmeleri sinaps adı verilen oumlzel yapılar iccediline yerleşmiştir

Sinapslar sinyallerin bir noumlrondan diğerine iletildiği bağlantı noktalarıdır

Bir noumlron tipik olarak 103 ile 104

arası synaps bağlantısını suumlrebilir

18

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

dinlenim potansiyeli

Noumlronun iccedili ve dışı arasındaki iyon konsantrasyonu farkından dolayıhuumlcre zarı polarize olur

Denge durumunda huumlcre iccedili dışına goumlre 70 milivolts negatif değer taşırve bu potansiyel dinlenim potensiyeli olarak adlandırılır

19

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

aksiyon potnsiyeli

Snaptik bağlantı noktalarındaki aktivasyonlar sinaps tipine bağlı olarak alıcıtaraftaki noumlron goumlvdesindeki polarizasyonu azaltır veya artırır

Eğer polarizasyon yeterince azalarak bir eşik değerine ulaşırsa akson tepesinoktasında noumlron ateşlemeye başlar aksiyon potansiyeli denilen darbebiccedilimindeki sinyalleri uumlretir

Akson tepesinde başlayan bir darbe akson boyunca ilerleyerek sinapslaraulaşır

video-03-Chemical-Synapse

video-04- neuron resting and action potentials

video-05- action potential propogation

video-06-transmission of signals

20

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

sinir sistemi

21

Merkezi Sinir Sistemi (CNS)

Beyin ve omurilik

Birleştirici ve kontrol edici merkezler

Periferal Sinir Sistemi(PNS)Kafa sinirleri ve spinal sinirler

Merkezi sinir sistemi ile vuumlcudun diğer kısımları arasında iletişimi sağlar

httpwwwpennmedicineorghealth_infobody_guidereftextimages8679jpg

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

beyin

Beyin aşağıdaki temel parccedilalardan oluşur

bull Oumlnbeyin (Prosencephalon)

bull Ortabeyin (Mesencephalon)

bull arkabeyin (Rhombencephalon)

Bu temel parccedilalar değişik fonksiyonlarıyerine getiren başka alt parccedilalardanoluşur

22

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

serebral korteks

Serebrum oumlnbeyinde yer alan temel kısımdır Serebral korteks ve subkortikal yapılardan oluşur

Serebral korteks serebrumun dış katmanıdır İnsanda 2 - 4 millimetre kalınlığındadır

Kafatasının iccedilinde daha fazla yuumlzeysel alan sağlayabilmek uumlzere insanda serebral korteks kıvrımlı bir yapıdadır

cerebral cortex

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

fonksiyonel harita

Korteksteki bir ccedilok boumllgenin fonksiyonu aşağı yukarı bilinmektedir Motor korteks en iyi bilinen boumllgelerden biridir

video-07-Brain structure amp functions

Krepki 2004

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlrogoumlruumlntuumlleme

Noumlrogoumlruumlntuumlleme sinir sisteminin yapısını fonksiyonlarını ve farmokolojisini doğrudan ya da dolaylı olarak goumlruumlntuumllemeye yarayan tekniklerdir

bull manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (MRI)

bull fonksiyonel manyetik rezonans goumlruumlntuumlleme (fMRI)

bull manyetoensofalografi (MEG)

bull fonksiyonel kızıl oumltesi yakını optik goumlruumlntuumlleme sistemleri (fNIRS)

bull elektroensefalografi (EEG)

bull elektrokorticografi (ECoG)

bull mikrodiziler

25

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

magnetic resonance imaging (MRI)

MRI is a non-invasive painless procedure uses a powerful combination of magnets and radio waves processed by a computer to produce cross-section images of a specific body part

The images produced give physicians details to help them identify conditions in the brain spine bones and muscles

26

Magnetic resonance image (MRI) of a head from top to base of the skullPhoto Credit GE Healthcare

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

functional magnetic resonance imaging (fMRI)

fMRI relies on the paramagnetic properties of oxygenated and deoxygenated hemoglobin to see images of changing blood flow in the brain associated with neural activity

This allows images to be generated that reflect which brain structures are activated during performance of different tasks or at resting state

27

Temporal Sequence of FMRI scans (single slice)

Photo credit httpwwwfmriboxacukfmri_introbriefhtml

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

magnetoencephalography (MEG)

MEG is an imaging technique used to measure the magnetic fields produced by electrical activity in the brain via extremely sensitive devices such as superconducting quantum interference devices (SQUIDs)

MEG offers a very direct measurement of neural electrical activity (compared to fMRI for example) with very high temporal resolution but relatively low spatial resolution

28

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

functional near infrared optical imaging systems (fNIRS)

fNIRS measure oxygen level changes in the prefrontal cortex of human subjects It allows researchers to quantitatively assess brain functionsmdashsuch as attention memory planning and problem solvingmdashwhile individuals perform cognitive tasks

Resolution is low

29

Functional Near-Infrared

Spectroscopy (fNIRS)

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

electroencephalography (EEG)

EEG involves recording electrical activity across the scalp to estimate activity within the brain EEG has extremely high temporal resolution (milliseconds) and is thus useful for monitoring dynamic changes in neuronal activity and high-frequency oscillatory activity

30

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

ECoG ve mikrodiziler

EEG

Electroencephalogram

(scalp)

Electrocorticography

ECoG

(brain surface)

microarrays

(inside the

brain)

noninvasive

invasive

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

temporal karakteristikler

Tipik bir tek noumlron ateşleme davranışı

EEG bir grup noumlronların aktivitelerini kafatası uumlzerinden oumllccediler

Tipik bir EEG sinyali

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Delta 0-4 Hz

Sleep Dreaming

Theta 4-8 Hz-Visiualizing

Daydreaming Creativity

salınımsal (oscillatory) prosesler

EEG (tuumlm frekanslar birlikte)

Alpha 8-12 Hz

Relaxation Reflection

Beta 12-20 Hz-Focused amp 20-

30 Hz Anxiety

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Noumlroteknoloji (NT)Noumlral Muumlhendislik(NM)

Noumlroteknoloji noumlrobilim ile ilgili geniş bir yelpazede bulunan teknolojileri tanımlamak iccedilin kullanılan bir terimdir

Noumlromuumlhendislik terimi bu teknolojilerin geliştirilmesini sağlayacak muumlhendislik yaklaşımlarını temsil etmektedir

Noumlroteknoloji ve noumlromuumlhendislik terimleri birbirleri yerine doumlnuumlşuumlmluuml olarak kullanılabilmektedir

34

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

NTNM araştırmauygulama alanları

35

klink tedavi uygulamaları noumlral geliştirme

noumlral doku rejenerasyonusinir rehber kanallarıbiomolekuumller terapinoumlromoduumllatoumlr

noumlral arayuumlzleroptogenetikbeyin bilgisayar arayuumlzuumlmikro sistemlermikro electrot dizilerinoumlral protezlernoumlrostimuumllatoumlr

hesaplamalı noumlrobilimsinir sisteminin modellenmesibağlantı analizinoumlral ağlarnoumlral kodlarnoumlromorfik hesaplamabiyo-esinli makine goumlrmesibiyo-esinli makine oumlğrenmesisinyal işleme uygulamaları

noumlrorobotiknoumlral goumlruumlntuumlleme

Noumlroteknolojii ile ilgili bazı araştırmauygulama alanları

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlral doku rejenerasyonu

Noumlral doku rejenerasyonu veya noumlrorejenerasyon kuumlccediluumlk yaralanma veya travmatik beyin hasarı gibi buumlyuumlk yaralanmalarla zarar goumlrmuumlş noumlronların işlevini geri yuumlklemek iccedilin kullanılır

Sinir hasarına ait fonksiyonel yenileme hasarlı boumllgedeki aksonların yeniden oluşturulmasını iccedilerir

36

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

hesaplamalı noumlrobilim

Hesaplamalı Noumlrobilim beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını sinir sistemini oluşturan yapıların bilgi işleme oumlzelliklerini goumlzoumlnuumlne alarak accedilıklamaya ccedilalışan alandır

Hesaplamalı noumlrobilim sinir sistemi fonksiyonlarının teorik modelleri ve bilgisayar simuumllasyonlarını da kapsamaktadır

video-08- a simulated mouse brain in a virtual mouse body

37

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlral ağlar

Noumlral AğlarNoumlral Sistemler beyinden esinlenerek geliştirilen algoritmaları(yapay sinir ağları gibi) biyolojik sinir ağlarının hesaplamalı modellerini(darbeli yapay sinir ağları sinir mikro devrelerinin buumlyuumlk oumllccedilekli simuumllasyonlarıgibi) ve gerccedilek biyolojik sistemleri (in vivo ve in vitro noumlral ağları gibi) iccedilerir

Bu tuumlr noumlral sistemler mekanik veya diğer fiziksel aktuumlatoumlr formlarındamakinelere yerleştirilebilirler

Bu makineler robot protez ya da giyilebilir sistemlerin yanı sıra daha kuumlccediluumlkoumllccedilekteki mikro makineleri ve daha buumlyuumlk oumllccedilekteki yapıları iccedilermektedir

38

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

derin oumlğrenme

Derin Oumlğrenme oumlzel derin yapıdaki yapay sinir ağları iccedilin geliştirilen makineoumlğrenmesi youmlntemleridir Birccedilok alanda diğer youmlntemleri performansaccedilısından geride bırakarak başarıyla uygulanmaya başlanmıştır

video-09-deep learning to recognize cats faces

39

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlromorfik hesaplama

Noumlromorfik hesaplama (muumlhendislik) biyoloji fizik matematik bilgisayar ve muumlhendislik konularından esinlenilerek fiziksel yapısı ve tasarım ilkeleri biyolojik sistemlerinkine dayanan goumlruumlş sistemleri kafa-goumlz sistemleri işitsel işlemciler ve oumlzerk robotlar gibi yapay sinir sistemlerin tasarlandığı disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır

Noumlromorfik terimi sinir sistemleri (algı motor kontrol ya da duyusal entegrasyon iccedilin) modellerine uygulanan analog dijital ve karışık-mod VLSI ve yazılım sistemlerini tanımlamak iccedilin kullanılmaktadır

video-10-human brain project-neuromorphic platform

40

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Noumlral Arayuumlzler sinir sistemi ile dış cihazlar arasındaki iletişimi oluşturan arayuumlzlerdir Sinir sisteminin uyarılmasınını ya da sinir sisteminde uumlretilen sinyallerin alınmasını sağlamak uumlzere kullanılabilirler

noumlral arayuumlzler

41

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Optogenetik ışık sayesinde ve genetik yardımla beyin huumlcrelerini araştıran yeni gelişmekte olan bir bilim dalıdır

Genleriyle oynanmış huumlcrelerin ışık ile davranışlarının kontrol edilmesini iccedilerir

Yakın gelecekte parkinson epilepsi kalpte ritim bozuklukları gibi birccedilok noumlroumlnal hastalığın tedavisinde başarılı bir şekilde uygulanabileceği tahmin edilmektedir

video-11-optogenetics

optogenetik

42

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlral sensoumlr ve stimuumllatoumlrlerNoumlral sensoumlrler elektriksel kimyasal manyetik ve optik sinyalleri yorumlamak amacıyla geliştirilmektedir

Mikroelektrot diziler bir akson uumlzerinde aksiyon potansiyelinin yayılması ile huumlcre dışı ortamlarda oluşan keskin gerilim değişikliklerini tespit etmek iccedilin kullanılan oumlzel araccedillardır

Noumlral stimuumllatoumlrler arzu edilen bir tepki uyandırmak iccedilin noumlronal doku potansiyellerini etkileyecek sinyalleri ileterek sinirbeyin dokusunu uyarmak iccedilin kullanılmaktadır

Derin beyin uyarımı oumlzellikle Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yuumlksek frekanslı uyarılarla titremenin bastırılmasında etkili olduğundan bu alandaki oumlnemli bir ilerlemedir

video-12- deep brain stimulation

43

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlromoduumllasyon

Noumlromoduumllasyon ilaccedil ajanlarının elektrik sinyallerinin veya diğer uyarıcı enerji formlarının beynin engelli boumllgelerine iletimi ile sinir sisteminin aktivitesini arttıracak veya bastıracak tıbbi cihaz teknolojileri kullanılarak hastalık ya da yaralanma tedavisini amaccedillamaktadır

video-13- neuromodulation

44

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

beyin bilgisayar arayuumlzleri

Beyin bilgisayar arayuumlzleri (BBA) sinir sistemi ile cihazlar arasında doğrudan iletişim kurarak noumlron ağlarını izlemek ve uyarmanın yanı sıra iccedilsel noumlrolojik fonksiyon bozukluklarının teşhis ve tedavisinde kullanılmaktadır

BBArsquolar genellikle insan bilişsel veya duyusal-motor fonksiyonlarına yardımcı olma etkisini arttırma veya tamir etmeye youmlneliktir

video-14-brain computer interface-paralysed women

video-15-robo-monkey uses brain power to feed itself

video-16-mind over mechanics

45

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlroprostetik

Noumlroprostetik yaralanma veya hastalık sonucu zarar goumlrmuumlş olan motor duyusal veya bilişsel bir modalite yerine geccedilecek cihazlar dizisi olan noumlral protezlerin geliştirilmesi ile ilgilidir

Noumlral protezler sinir sistemini uyararak ve aktivitesini kaydederek sinir sisteminin kayıp fonksiyonlarını tamamlama veya yerine koyma yeteneğine sahiptirler

Sinirlerin uyarımını oumllccedilen elektrotlar prostetik cihazlarla buumltuumlnleşmiş olurlar ve amaccedillanan işlevi gerccedilekleştirmeleri iccedilin prostetik cihazlara sinyal goumlnderirler

46

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

noumlroprostetik

Duyusal protezler biyolojik kaynaklarda eksik olan sinirsel girdiyi elde etmek iccedilin yapay sensoumlrler kullanır

video-17-cortivis-Cortical Visual Neuroprosthesis for the blind

Motor protezler biyolojik noumlral kas sisteminin elektrik uyarımı ile beyin veya omurilik kontrol mekanizmalarının yerini alabilen cihazlardır

video-18-Hybrid Neuroprosthesis Preliminary Test Trial

47

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Noumlrorobotik

Noumlrorobotik noumlral sistemlerin mekanik makineler iccediline nasıl yerleştirileceği ve bu makinalarda hareketin nasıl emuumlle edileceği ile ilgili ccedilalışmalardır

Robotik ve yapay zekanın (YZ) ortak alanında yer almaktadır

Motor kontrol ve hareket oumlğrenme ve bellek seccedilimi değer sistemleri ve eylem seccedilimi gibi konuları araştırmaktadır

Ele alınan bir sinir sistemlerinin nasıl somutlaştırılabileceğini ve hareketlerinin mekanik makinelerde nasıl taklit edilebileceğini incelemektedir

video-19-the human brain project SP10- neurorobotics

video-20-robot with a biological brain

48

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Grubumuzdaki ccedilalışmalar

Neural network modelsJain LC Lazzerini and Halici U (editors) Innovations in ART Neural Networks Springer Verlag

2000

Leblebicioglu K Halici U Celebi Infinite Dimensional Hopfield Neural Networks Nonlinear Analysis

Elsevier 47(2001) pp 5807-5813

Leblebicioğlu K Halici U ldquoInfinite Dimensional Radial Basis Function Neural Networks for Nonlinear

Transformations on Function Spacesrdquo Journal of Nonlinear Analysis Elsevier-Pergamon Vol 30 No

3 1997 pp 1649 - 1654

Neural Network HardwareBadaroglu M Halici U Aybay I Cerkez C A Cascadable Random Neural Network Chip with

Reconfigurable Topology The Computer Journal (2010) 53 (3)

Cerkez C Aybay I Halici U ldquoA Digital Neuron Realization for the Random Neural Network Model

ldquo Proc of IEEE International Conference on Neural Networks Houston USA June 1997 pp 1000-

1004

Aybay I Cetinkaya S Halici U Classification of Neural Hardware Neural Network World IDG Vol

6 No 1 January 1996 pp 11-28

49

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Reinforcement Conitioned and Supervised Learning

Halici U Reinforcement learning with internal expectation in the random neural networks for cascaded decisions BioSystems 63(2001) pp 21-34

Halici U Reward Punishment and Expectation in Reinforcement Learning for Random Neural Networks European Journal of Operational Research Elsevier 2000 Vol 126 pp 288-307

Ugur Halici Kemal Leblebicioglu Lakhmi C Jain Training Radial Basis Function Neural Networks through Parabolic Evolutionary Algorithm In Francesco Masulli Riccardo Parenti editors Proceedings of the Third ICSC Symposia on Intelligent Industrial Automation and Soft Computing IAASOCO (1999) June 1-4 1999 Genova Italy ICSC Academic Press Rochester NY USA 1999 pp 805-811

Halici U Karaoz E ldquoA Linear Approximation for Training Recurrent Random Neural Networksrdquo Advances in Computer and Information Sciences298 UGuumlduumlkbay et al Eds) IOS Press pp 149-156 1998

Guloumlksuumlz A Halici U ldquoA Neural Circuit to Handle Passive Extinction in Conditioned Reinforcement Learningldquo Proc of European Meeting on Cybernetics and System Research EMCSR XIII Vienna Austria April 1996 pp 1026-1030

Halici U Yaranli U Neural Networks in Mazes Proc of International Joint Conference on Neural Networks IEEE INSS IJCNN Beijing Republic of China November 1992

50

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Neural Network applications

Bahar A Ozgen C Leblebicioglu K Halici U ldquoArtificial neural network estimator design for the inferential model predictive control of an industrial distillation columrdquon IND ENG CHEM RES 43 (19) 6102-6111 SEP 15 2004

Jain L C Halici U I Hayashi Lee SB and Tsutsui T (editors) Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition CRC Press USA 1999

Halici U Ongun G ldquoFingerprint Classification through Self Organizing Maps Modified to Treat Uncertaintiesrdquo Proceedings of the IEEE Vol 84 No 10 pp 1497-1512 October 1996

Halıcı U Goumlkccedile O Mixture of Poses for Human Behavior Understanding Proc CSIP 2013 IEEE Xplore

Tunali O Halici U A Neural Optimizer for Hypercube Embedding Nonlinear Analysis Pergamon Elsevier 1999 Vol 36 pp 785-797

Halici U Erol A ldquoA Hierarchical Neural Network for Optical Character Recognitionrdquo Proc of 8th International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 95 Paris France October 1995

Unlu D Halici U User Identification through Neural Network Proc of International Symposium on Artificial Intelligent Applications and Neural Networks IASTED Zurih Switzerland June 1990

51

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Deep Learning

Eral M Ccedilakır Aktaş C Eren Koccedilak E Dalkara T HalıcıU Assesment of Pain in Mouse Facial Images BİYOMUT 2016 (submitted)

Akkaya B Tabar YR Gharbalchi F Ulusoy İ Halıcı U Tracking Mice Face in Video BİYOMUT 2016 (submitted)

Budak U Şenguumlr A Halici U Deep Convolutional Neural Networks for Airport Detection in Remote Sensing Images IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (submitted 2016)

Tabar YR Halıcı U A Novel Deep Learning Approach for Classification of EEG Motor Imagery Signals

Journal of Neural Engineering OIP (submitted 2016)

52

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Brain Computer Interfaces

Yıldırım A Halici U ldquoAnalysis of Dimension Reduction by PCA and AdaBoost on Spelling Paradigm EEG Datardquo Proc BMEI 2013 IEEE Explorer

Halici U ldquoBrain Computer Interfacesrdquo Chapter in Book ldquoComputer and Brainrdquo edited by Haluk Bingol 2012 Pan Yayincilik (in Turkish)

Halici U Classification in Frequency Domain of EEG Signals of Motor Imagery for Brain Computer Interfaces Biyomut 2009

Halici U Agi E Oumlzgen C and Ulusoy I Analysis and classification of EEG signals for brain computer interfaces Frontiers in Neuroscience Conference Abstract 10th International Conference on Cognitive Neuroscience 2008

Sleep Analysis

Dilan Gorur Ugur Halici Hamdullah Aydin Guclu Ongun Fuat Ozgen Kemal Leblebicioglu ldquoSleep Spindles Detection Using Autoregressive Modelingrdquo Proc of ICANNICONIP 2003

Gorur D Halici U Aydin H Ongun G Ozgen F Leblebicioglu Sleep Spindles Detection Using Short Time Fourier Transform and Neural Networks IEEE-INNS IJCNN 2002 Honolulu Hawai USA May 2002

53

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Connectivity

Ulusoy I Halici U Nalcaci E Anac I Leblebicioglu K Basar-Eroglu C Time frequency analysis of visual evoked potentials for inter-hemispheric transfer time and proportion of callosal fibers in different diameter Journal of Biological Cybernetics 90 (4) 291-301 APR 2004

Disease Signature

Shenas SK Halici U Ccediliccedilek M ldquoDetection of Obsessive Compulsive Disorder Using Resting-State Functional Connectivity Datardquo Proc EMBC 2014 pp 978-981 IEEE Xplore

Shenas SK Halici U Cicek M A comparative analysis of functional connectivity data in resting and task-related conditions of the brain for disease signature of OCD Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2014 36th Annual International Conference of the IEEE pp 978-981 IEEE Xplore

54

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55

Vision

Hatipoglu P Aytekin Ouml Ulusoy İ Halici U ldquoSaliency Analysis for High Resolution Satellite Images with Challenging Contentsrdquo ICT Innovations Ohrid 2014 Web Proceedings ISSN 1857-7288 -Springer Advances in Intelligent Systems and Computing Vol 311 pp 97-106

İlkay Ulusoy Ugur Halıcı ldquoActive stereo vision for object recognition and cognitive map formation in a virtual worldrdquo Proc of IEEE CVPR 2003

Colakoglu (Ulusoy) I Halici U Hancock E R Disparity Using Multiscale Phase Tuumlrkiyersquode Noumlrobilimin Buguumlnuuml ve Geleceği p 26 2001 (in Turkish)

Robotic

Erden MS Leblebicioglu K Halici U Multi-agent system-based fuzzy controller design with genetic tuning for a mobile manipulator robot in the hand over task J of Intelligent and Robotic Systems 39 (3) 287-306 2004

video-21- six leg robot locomotion trained by reinforcement learning

55