TÜBİTAK tarafından 217E122 proje numarasıyla desteklenen bu proje kapsamında gerçekleştirilen çalışmaların amacı beyne yerleştirilen mikroelektrotlardan alınan hücredışı sinirsel kayıtlardan verimli bilgi çıkarımında Kırpma Eşikleri (KE) (Okatan ve Kocatürk, 2017) adlı genlik eşiklerinin kullanılabilirliğinin belirlenmesidir.

Projede önceki bir çalışmada iki sıçanın birincil motor korteksinden davranış sırasında 16 mikroelektrot üzerinden elde edilen veriler kullanılmıştır ve sonuçlar tür ve beyin bölgesinden bağımsız olarak hücredışı sinirsel kayıtlarda genel uygulanabilirliğe sahiptir.

Yapılan çalışmalarda EYİGO eşiği literatürde tanımlanan şekilde hesaplanmıştır (Oby vd., 2016). Olabilirlik ilkesi kullanılarak proje kapsamında EYOK eşiği olarak adlandırılan yeni bir eşik hesaplama yöntemi tanımlanmıştır (Dağdevir vd., 2019a).

EYOK ve EYİGO eşikleri sinirsel veriler ve davranış verileri birlikte kullanılarak hesaplanmaktadır. Kayıt kalitesinde bir değişim olduğunda bu eşiklerin yeni davranış verileri toplanarak yeniden hesaplanması gerekmektedir. Buna karşılık KE ise sadece sinirsel veriden bir istatistiksel anlamlılık (P) değeri kullanılarak hesaplanmaktadır. Bu projede uygun P değerleri kullanıldığında KE’nin EYOK ve EYİGO eşiklerinden istatistiksel olarak farksız olduğu ve bu şekilde hesaplanan eşiklerin değişen gürültü koşullarında asıl eşiklere denk şifre çözüm doğruluğu sağlayabildiği gösterilmiştir. Bu bulgu bu eşiklerin beyin-makine arayüzlerinde kullanımı açısından önemlidir.

Depolarizasyon ve hiperpolarizasyon yönünde tek yönlü olarak hesaplanan EYİGO ve EYOK eşiklerinin KE kullanılarak hesaplanması için önce normalde her iki yönde eş zamanlı olarak hesaplanan KE’ni tek yönlü olarak hesaplayan algoritma proje kapsamında geliştirilmiştir.

Şu ana kadar yayınlanmış olan sonuçlarımız EYİGO ve EYOK eşiklerinin genliklerinin ve sağladıkları şifre çözüm doğruluklarının istatistiksel olarak birbirlerinden farksız olduğunu (Dağdevir vd., 2019a, 2019b) ve uygun P değerleri kullanıldığında bu eşiklerin tek taraflı KE olarak hesaplanabildiklerini (Dağdevir vd., 2019c) ortaya koymuştur. Projenin kalan çıktılarının yayınlanması çalışmalarına devam edilmektedir.

Bu araştırmada yer alan nümerik hesaplamaların bir kısmı TÜBİTAK ULAKBİM, Yüksek Başarım ve Grid Hesaplama Merkezi’nde (TRUBA kaynaklarında) gerçekleştirilmiştir.

Kaynakça

Dağdevir, E, Kocatürk, M., Okatan, M. 2019a. “Hücre Dışı Sinirsel Kayıtlarda Olabilirliğe Dayalı Genlik Eşikleme”, 2019 27 Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SIU), Sivas, 2019, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806618.  pdf.

Dağdevir, E., Kocatürk, M., Okatan, M. (2019b). “Hücre dışı sinirsel kayıtlarda farklı genlik eşiklerinin karşılaştırılması”, 2019 27 Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SIU), Sivas, 2019, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806588pdf.

Dağdevir, E., Kocatürk, M., Okatan, M. (2019c). “Hücre Dışı Sinirsel Kayıtlardan Verimli Bilgi Çıkarımında Kırpma Eşiklerinin Kullanılabilirliğinin Araştırılması”, ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ KONGRESİ (EEMKON 2019), İSTANBUL, Bildiriler Kitapçığı, s. 423-426. ISBN: 978-605-01-1325-9. pdf. Bildiri kitabının tümü.

Oby, E. R., Perel, S., Sadtler, P. T., Ruff, D. A., Mischel, J. L., Montez, D. F., Cohen, M. R., Batista, A. P., Chase, S. M. 2016. “Extracellular voltage threshold settings can be tuned for optimal encoding of movement and stimulus parameters”, J Neural Eng., 13:036009. Pubmed.

Okatan, M., Kocatürk M. 2017. “Truncation thresholds: a pair of spike detection thresholds computed using truncated probability distributions”, Turk J Elec Eng & Comp Sci., 25:1436-1447. https://doi.org/10.3906/elk-1603-33.