Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/20.500.14365/4238
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Kaya, Murat | - |
dc.contributor.author | Yanar, Hilmi | - |
dc.contributor.author | Özbay, Erkan | - |
dc.contributor.author | Sürmeli, Umut | - |
dc.contributor.author | Sağlam, Emre | - |
dc.contributor.author | Mishchenko, Yuriy | - |
dc.contributor.author | Yılmaz, Zehra | - |
dc.date.accessioned | 2023-06-16T17:51:35Z | - |
dc.date.available | 2023-06-16T17:51:35Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/617826 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14365/4238 | - |
dc.description.abstract | Son yıllarda nöral aktivite görüntüleme ve analiz tekniklerinin hızlı gelişimi, beyinde bilginin nasıl işlendiğinin temellerini anlamamıza yardımcı olmuştur. Aynı zamanda, beyinde bilgi işleyişi hakkında bilgi elde eden yeni yaklaşımlar ve bunlara bağlı gelişmeler birçok tibbi nörolojik durumların yeni tedavisine yol açmıştır. Beyin-Makine veya Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BMA/BBA) böyle gelişmelerden bir tanedir. BMA, nörobilim, istatistik ve sayısal yöntemler ile birlikte ortaya çıkan araştırma alanı olup, insanlarla iletişim ve kontrol için beyindeki nöral aktiviteyi doğrudan kullanmaya hedeflenmektedir. BMA, son 15 yılda hızlı ilerleyip, sanal ve gerçek durumda robotik maniplatörün kontrolü gibi imkanları felçli insanlara sağlamaktadır. Noninvaziv BMA da görüntüleme için kafatası-dışı beyin aktivite görüntüleme teknikleri, başlıca elektroensefalografi (EEG), kullanır ve son yıllarda çok hızlı gelişmiştir. Bu projede, EEG beyin görüntüleme tekniği kullanılarak orijinal bir BMA sistemi geliştirilmekte ve bu sistem kapsamında yeni EEG veri analiz ve modelleme teknikleri araştırılmaktadır. Proje süresince, tam bir EEG BMA sistemi geliştirilmekte, EEG veri analizi için yeni yöntemler araştırılmakta, EEG veri konusunda EEG BMA ile ilgili temel yeni bilgiler toplanmakta ve EEG verileri için yeni istatistiksel veri modelleme yöntemi incelenmektedir. | en_US |
dc.language.iso | tr | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | makine öğrenme | en_US |
dc.subject | sinyal işleme | en_US |
dc.subject | elektroensefalografi | en_US |
dc.subject | Beyin bilgisayar arayüzleri | en_US |
dc.title | Daha verimli noninvaziv beyin makine arayüzlerinin geliştirilmesi | en_US |
dc.type | Project | en_US |
dc.department | İzmir Ekonomi Üniversitesi | en_US |
dc.identifier.startpage | 0 | en_US |
dc.identifier.endpage | 136 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Diğer | en_US |
dc.identifier.trdizinid | 617826 | en_US |
dc.identifier.scopusquality | N/A | - |
dc.identifier.wosquality | N/A | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Project | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.languageiso639-1 | tr | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
crisitem.author.dept | 05.02. Biomedical Engineering | - |
Appears in Collections: | TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection |
CORE Recommender
Page view(s)
184
checked on Nov 18, 2024
Download(s)
64
checked on Nov 18, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.