Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.14365/4238
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKaya, Murat-
dc.contributor.authorYanar, Hilmi-
dc.contributor.authorÖzbay, Erkan-
dc.contributor.authorSürmeli, Umut-
dc.contributor.authorSağlam, Emre-
dc.contributor.authorMishchenko, Yuriy-
dc.contributor.authorYılmaz, Zehra-
dc.date.accessioned2023-06-16T17:51:35Z-
dc.date.available2023-06-16T17:51:35Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/617826-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14365/4238-
dc.description.abstractSon 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.isotren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectmakine öğrenmeen_US
dc.subjectsinyal işlemeen_US
dc.subjectelektroensefalografien_US
dc.subjectBeyin bilgisayar arayüzlerien_US
dc.titleDaha verimli noninvaziv beyin makine arayüzlerinin geliştirilmesien_US
dc.typeProjecten_US
dc.departmentİzmir Ekonomi Üniversitesien_US
dc.identifier.startpage0en_US
dc.identifier.endpage136en_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.identifier.trdizinid617826en_US
dc.identifier.scopusqualityN/A-
dc.identifier.wosqualityN/A-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeProject-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
crisitem.author.dept05.02. Biomedical Engineering-
Appears in Collections:TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Files in This Item:
File SizeFormat 
3281.pdf5.81 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

172
checked on Sep 30, 2024

Download(s)

54
checked on Sep 30, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.