Nörobilim ve Nöroteknoloji -...
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