7- Elektriksel Beyin Aktivitelerinin Nörofiziği
Etkinlik Türü: Özel Oturum
Özel Oturumun Adı: Elektriksel Beyin Aktivitelerinin Nörofiziği
Oturumu Düzenleyenler:
Doç. Dr. Serap AYDIN, drserapaydin{a*}hotmail.com , Bahçeşehir Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümü
Davetli Konuşmacılar:
Prof.Dr. Murat Özgören, Dokuz Eylül Üniversitesi
Çağrı Metni:
İnsanlarda tüm vücut fonksiyonlarını kontrol eden ve merkezi sinir sisteminin parçası olan beynin fonksiyonlarının anlaşılması için kullanılan EEG ölçümleri; milyarlarca nöronun ürettiği aksiyon potansiyellerinin toplamıdır. Nörolojik, psikolojik, fizyolojik ve psikiyatrik bozukluklarda; hastalığın tipine ve şiddetine göre, EEG sinyallerinde oluşan değişimler/bozulmalar ileri sinyal işleme teknikleri yardımıyla tespit edilebilir ve zaman-frekans-faz düzlemlerinde ve kayıt yerine göre uzaysal (lokal ve global) parametrelere tespit edilerek, sayısal ve görsel biyo-markerlar geliştirilebilir. Dünya nüfusu genelinde %1 ve %3 gibi görülme sıklığı yüksek olan epilepsi ve OKB benzeri hastalıkların tanı ve tedavi izleme süreçlerinde kullanılan geleneksel klinik testleri destekleyici sayısal/görsel biyomarkerların geliştirilmesi ve klinik uygulamalara kazandırılması sağlık alanında önemli katkılar sağlayacaktır. İki önemli aşamadan oluşan bu düzenlemenin ilk aşaması hastalık tipine göre deney paradigmasına bağlı olarak en uygun sinyal işleme yönteminin tespit edilmesi ve ikinci aşaması ise elde edilen fizyolojik özelliklerin iki-grup veya çoklu-grup sınıflandırılmasında en iyi sınıflandırıcının belirlenmesidir. Çok-disiplinli bir çerçevede düzenlenmesi öngörülen oturumun birleştireceği bilimler: İnsan Fizyolojisi, Beyin Biyofiziği, Sinyal İşleme ve Bilgi Teknolojileridir.
Teknik Program Komitesi:
Doç. Dr. Müjdat Çetin, Sabancı Ü., mcetin{a*}sabanciuniv.edu
Doç. Dr. Devrim Ünay, İzmir Ekonomi ve Teknoloji Ü., devrim.unay{a*}ieu.edu.tr
Doç. Dr. Alper Tunga, Bahçeşehir Ü., alper.tunga{a*}eng.bau.edu.tr
Doç. Dr. Süha Yağcıoğlu, Hacettepe Ü., suha{a*}hacettepe.edu.tr
Yrd Doç. Dr Yasemin Ergen, Bahçeşehir Ü., yasemin.ergen{a*}med.bau.edu.tr
Öğr. Gör. Baran Çürüklü, Mälardalen University, baran.curuklu{a*}mdh.se
Öneren Akademisyenin Konu ile İlgili Bilgi Birikimi:
Lisans, Yüksek Lisans ve Doktora eğitimlerini, sırasıyla Gazi Ünv., Ondokuz Mayıs Ünv. ve ODTÜ'de, Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında tamamlayan Dr. Aydın'ın doktora eğitimi ana dalı Biyomedikal Mühendislik (BM), yan dalı Sinyal İşlemedir.
İşitsel beyin potansiyellerinin az sayıda ölçümle ve 2-Boyutlu maskeleme tekniği ile elde edilmesini kapsayan doktora tezini, Hacettepe Ünv. Tıp Fak. Biyofizik Dalının araştırma laboratuvarı olanaklarında deneysel ölçümler alarak tamamladıktan sonra, nöro-psikiyatrik hastalıklarda tanı amaçlı sayısal belirteç (biyo-marker) kestirimi üzerine çalışmalarına devam etmiştir. Beynin işitsel, görsel ve emosyonel uyaranlar ile uyandırılması sonucunda oluşan uyarılmış EEG kayıtlarının ve spontan EEG ölçümlerinin çoklu düzlemlerde analiz edilmesi ve klinik tanı amaçlı sınıflandırılması konularında SCI indeksli bilimsel yayın sahibidir. 1994 yılında Araştırma Görevlisi olarak başladığı akademik iş yaşamını Öğretim Üyesi olarak devam ettirmektedir. Eğitim tecrübesi olan başlıca dersler: Sinyaller ve Sistemler, Fizyolojik Sistemler ve Enstrümantasyon, Biyoelektro-manyetizma, Tıbbi Görüntüleme ve Görüntü İşleme dersleridir.
Content:
In humans, EEG measurements, used to understand the functions of the brain which controls all living body functions as main part of central nervous system, is the sum of action potentials produced by billions of neurons. In neurological, psychological, physiological and psychiatric disorders; abnormalities of EEG series can be detected by using advanced signal processing tools depending on both type and severity of disease, and, quantitative visual biomarkers can be developed with respect to large variety of parameters such as local, global, spectral, spatial etc in time-frequency-phase domains. Development of robust biomarkers and integration of these markers in diagnostic applications would provide important contributions in healthcare for the major diseases such as OCD and epilepsy. The first stage of this composition is selection of the most useful signal processing method with respect to particular disorder closely depending on experimental paradigm, and then the second stage of this composition is determination of the best classifier into either two-class or multi-class problem. This multi-disciplinary framework will bridge between following sciences: Human Physiology, Brain Biophysics, Signal Processing and Information Technology.
