| Proje Ekibi (2) |
Dr. Öğr. Üyesi Murat IŞIK
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye Projedeki Rolü: Yürütücü |
Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Ali YALÇINKAYA
Türkiye Projedeki Rolü: Araştırmacı |
| Proje Türü | Yükseköğretim Kurumları Tarafından Destekli Bilimsel Araştırma Projesi |
| Proje No | MMF.A1.25.001 |
| Proje Sahibi Kurum | Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi |
| Proje Durumu | Devam Ediyor |
| Başlangıç Tarihi | 04-07-2025 |
| Bitiş Tarihi | 03-01-2027 |
| Proje Konusu | Proje, BCI Destekli Derin Öğrenme Modeli ile Motor / Yüz Hareketlerinin Algılanması ve İdiopatik Parmak Ucu Yürüyen Çocuklara Topuk Temasının Analizi başlığı altında, 16 kanallı bir BCI EEG cihazı kullanılarak insan hareketleri ve yüz ifadelerinin beyin sinyalleri aracılığıyla tespit edilmesini ve geliştirilen modelin IPUY (İdiopatik Parmak Ucu Yürüyen Çocuklar) çocuklarda topuk temasını kazandırmaya yönelik kullanımını incelemeyi amaçlamaktadır. Fen Bilimleri alanında büyük ölçekli bir araştırma projesi (A1) olarak 18 ay sürecek olan çalışmanın toplam bütçesi 149.855,10 TL olarak belirlenmiştir. Projenin temel hedefleri: • EEG sinyallerinin yüksek doğruluk ve güvenilirlikle toplanması için donanım ve yazılım entegrasyonu sağlanması. • Hareket ve yüz ifadesi algılamada derin öğrenme yöntemlerinin etkinliğini artırmak amacıyla uygun sinyal işleme ve özellik çıkarımı tekniklerinin geliştirilmesi. • CNN, LSTM, Transformer gibi sinir ağı modelleri kullanılarak en uygun sınıflandırma modelinin belirlenmesi. • Hiperparametre optimizasyonu ve transfer öğrenme teknikleriyle model doğruluğunun artırılması. • Gerçek zamanlı EEG sinyal işleme algoritmalarının geliştirilerek sistem entegrasyonunun sağlanması. • Geliştirilen modelin IPUY’lu çocuklarda etkisinin incelenmesi. • Akademik literatüre katkı sağlayacak bilimsel yayınlar üretilmesi. Özgün Değer ve Katkılar: • EEG sinyallerinin hem hareket hem de yüz ifadelerinin eşzamanlı tanınması için kullanılması. • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleriyle EEG analizinde yenilikçi bir yaklaşım geliştirilmesi. • Gerçek zamanlı bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) entegrasyonu sağlanarak hareket ve yüz ifadelerinin tanınmasında kullanılabilecek yeni bir sistem geliştirilmesi. • Sağlık, rehabilitasyon, insan-bilgisayar etkileşimi ve nöroteknoloji alanlarında yenilikçi uygulamalar sunulması. Yöntem: • EEG verileri sağlıklı bireylerden 16 kanallı BCI cihazı ile toplanacak. • Veri ön işleme aşamasında artefakt temizleme, normalizasyon ve özellik çıkarımı yapılacak. • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri (CNN, LSTM, Transformer vb.) eğitilerek en iyi sınıflandırma modeli belirlenecek. • Model, gerçek zamanlı EEG sinyal işleme için optimize edilerek sistem entegrasyonu sağlanacak. Beklenen Yaygın Etkiler: • Akademik dünyaya katkı sağlayacak yüksek etkiye sahip yayınlar üretilmesi. • Sağlık sektörüne yönelik EEG tabanlı yeni ürünlerin geliştirilmesi. • Engelli bireyler için günlük yaşamda kullanılabilecek yenilikçi uygulamalar oluşturulması. • Nöropsikolojik değerlendirme, rehabilitasyon ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi alanlarda yeni araştırma projelerine temel oluşturulması. Proje, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri üzerine yapılan çalışmalarda hem hareket hem de yüz ifadelerinin tespitine yönelik kapsamlı bir yaklaşım sunarak bu alandaki önemli bir boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. |
| Anahtar Kelimeler | Elektroensefalografi, BCI, Deep Learning, Motor Movements, EEG Signal Processing, Time-Series Analysis |
