Learning transferability of cognitive tasks by graph generation for brain decoding
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BİLGİN COŞKUN
Danışman: FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Beyin çözümlemesi beyin taraması verilerini temel alarak, bazı istatistiksel tekniklerin kullanımı ile bilişsel durumlar arasındaki ilişkiyi anlamak için insan beyninin bilişsel durumunu analiz etmeyi içermekte. Beyin verisini elde etmek için denek sosyal aktivite, duygu işleme, oyun oynama, hafıza gibi bilişsel görevleri yapmaktayken her zaman anında 3 boyutlu beyin hacmi üreten fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) güçlü bir araç olarak karşımıza çıkmakta. Ancak derin sinir ağlarını eğitmeye istatistiksel olarak yetecek veri elde etmek hem çok zor hem de zaman almakta. Veri üretmeye başka bir seçenek de halihazırda varolan istatistiksel olarak benzer veriyi tekrar kullanarak mevcut verideki bilgiyi görece küçük veri kümesine aktarmak. Bu tezde fMRI verilerine dayanarak, tanımlı bilişsel görevler arasındaki ilişkileri gösteren bir çizge oluşturmak ve doğrulamak için bir işlem dizisi yöntemi önermekteyiz. Bilişsel görevler arasındaki yakınlığı bir çok denekten toplanan fMRI veri kümesi üzerinde, aktarım performansını öğrenilmiş gizli sunumları kullanarak karşılaştıran mevcut bir uçtan uca yöntemi kullanarak ölçmekteyiz. Ama, farklı denekler üzerinde yapılan ölçümlerin değişkenliğinden dolayı sonuçlar da büyük oranda değişkenlik göstermekte. Bu değişkenlikleri hem doğrulamak hem de düzenlemek için, dengesiz veri üzerinde eğitilmiş ikili sınıflandırıcılarının performansını kullanmaktayız. Son adımda, kenarları başka veri kümelerinde aktarım öğrenimini geliştirme potansiyeli olan bilişsel görevler arasındaki olası ilişkileri tanımlayan bir çizge oluşturmaktayız.