MODELING BRAIN NETWORKS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BARAN BARIŞ KIVILCIM

Danışman: FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağlarını kullanarak anatomik beyin bölgeri arasındaki işlevsel bağlantıları kestiren üç özgün yöntem öneriyoruz. Önerdiğimiz ilk yöntemi kullanarak, her denek için (denek seviyesinde) yönlü ve yönsüz beyin ağları oluşturup bu beyin ağlarının beyin çözümleme performanslarını destek vektör makineleri aracılığıyla ölçüyoruz. Önerdiğimiz ikinci yöntem ile zihinsel görev seviyesinde beyin ağları oluşturuyor ve bu yönlü ve yönsüz beyin ağlarının geçerliliğini yine kendi önerdiğimiz önceden görülmemiş bir veri yığınını zihinsel görevlere göre kategorileyen ve bu amaçla beyin ağlarının yeniden yapılandırma gücünü kullanan bir sınıflandırma yöntemi ile test ediyoruz. Son yöntemimizde, çok katmanlı algılayıcı mimarisini kullanarak beyin ağlarını sınıflandırıyoruz ve iki özgün yapay sinir ağları modeli öneriyoruz. Bu modellerin ilki, eş zamanlı çoklu beyin ağı oluşturmakta ve ikinci model ise uçtan uca bir yapay sinir ağı yapısı olup, beyin ağlarının oluşturması ve sınıflandırması görevlerini tek bir yapay sinir ağı mimarisinde buluşturmaktadır. Önerdiğimiz üç yöntem de hem yönlü hem de yönsüz beyin ağları sunmaktadır ve iki fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme verisetini, HCP (Human Connectome Project) ve TOL (Tower of London), kullanarak yaptığımız deneyler ile önerilen yönlü ve yönsüz beyin ağlarının literatürdeki beyin ağları oluşturan yöntemlere kıyasla daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığını gösteriyoruz.