İnsan Beyninin Şifresini Çözmek

İnsan beyni günümüzde pek çok alanda ve değişik şekillerde araştırma konusudur.  İşleyişinin çözülmesi ve anlaşılabilmesi pek çok yeniliğe ön ayak olacaktır.

İnsan Beyni Nöron denilen sinir hücereerinin oluşturduğu bir ağ yapısıdır. Ve sürekli bir elektriksel iletşim halindedir.  Beyindeki bu elektriksel faaliyet dışarıdan değişik şekillerde ölçülerek, işleyşi hakkında fikir edinilmeye çalışıyor.

Şöyle örnekliyelim Çok kompleks bir fabrikanın faaliyetlerini ve işleyişlerini bina dışından çıkan sesi dinleyerek anlamaya uğraşıyoruz.

Olay bütün bütünde umutsuz değil. Beynin değişik bölümlerinin olduğunu ve dinleyeceğimiz alanı seçmemizede yardımcı oluyor.




Bu Çok iddialı olan başlığı seçmemizin bir sebebi var elbette. Daha öncede "İnternetten Ar-Ge " diye bahsettiğimiz Kaggle sitesinde bir biri peşine Beyin üzerine değişik yarışmalar açıldı. Bizim başlığımızda onlardan birinden geliyor "Decoding the Human Brain"

Belki birilerinin merakını gıdıklarda  katılımın artmasına sebep olur diye, bu yarışmadaki veriler hakkında biraz bilgi vermek istiyoruz.

Yüz ve Yüz olmayan Görüntü gösterilirken MEG ile 102 ayrı konumdaki 3 çeşit sensörler vasıtasıyla beyin aktivitesi ölçülmüş, Görsel uyarının oluştuğu 1.5 sn lik zaman aralığındaki kısım
-Görsel uyarıdan 0.5 sn önce den başlayan ve  1 sn sonrası toplamda 1.5 sn - 250 Hz lik çözünürlüğe düşürülmüş.  Her sensör için 1.5 *250 = 375  değer içeren zaman serisi oluşturulmuştur.

İki Çeşit Sensör kullanılmış
a) magnetometer ;  Beyinde oluşan Manyetik alanın Z eksen bileşenini ölçüyor - Tesla-
b) gradiometers  ;  Manyetik alanın x ve y bileşenini ölçüyor  - Tesla/cm -

Magnetometer ; sensör numarası 1 ile biten
Gradiometer  ; sensör numarası 2 ile biten  x ekseninde
Gradiometer  ; sensör numarası 3 ile biten  y ekseninde

Sensörlerin 3 boyutlu konum bilgisi 2 boyuta indirgenerek geliştiriciye sağlanmıştır.

https://github.com/FBK-NILab/DecMeg2014/blob/master/additional_files/Vectorview-all.lay
http://www.kaggle.com/c/decoding-the-human-brain/forums/t/8080/sensor-distribution-graph

Her denek için  Eşit sayıda Yüz ve Yüz Olmayan görüntüler  için  yaklaşık 580 ayrı deney yapılmıştır Toplamda 23  denek için uygulama yapılmıştır ve ilk 16 tanesi eğitim için etiketlendirilmiş şekilde verilmiştir. Geri kalanlar test için kullanılıyor. Yarışma için bu test sonuçlarının tahmin edilmesi gerekmektedir.

Verileri okumak için Python ve Matlab kodlarıda verilmektedir...

Şimdilik anlatacaklarımız bu kadar. Katılacak arkadaşlara şimdiden başarılar diliyoruz.

Daha sonra gelişmeler olursa devam ederiz inşallah...