KURSLAR

---

Fonksiyonel nörogörüntülemede makine öğrenmesi uygulamaları

Yapay zeka (YZ), özellikle manyetik rezonans görüntüleme (MRI), bilgisayarlı tomografi (BT) ve pozitron emisyon tomografisi (PET) gibi yapısal nörogörüntüleme tekniklerinde

• görüntü iyileştirme,
• otomatik bölütleme,
• hastalık sınıflandırması (örneğin Alzheimer, MS gibi) alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Fonksiyonel nörogörüntüleme (örneğin fMRI, EEG, MEG) ile beyin bölgeleri arasındaki dinamik aktivite izlenir. Yapay zeka burada

• beyin aktivite örüntülerinin çıkarımı,
• zihinsel durumların tahmini,
• bağlantısallık analizi,
• mental hastalık sınıflaması (şizofreni, depresyon vb.) gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Özellikle zaman serisi şeklindeki veri analizi ve çok boyutlu sinyallerin yorumlanması, yapay zekanın güçlü olduğu alanlardır.

Yapısal nörogörüntüler için

• geleneksel yöntemler (Support Vector Machines (SVM), K-means, vb gibi),
• derin yapay sinir ağları (Convolutional Neural Networks (CNNs), vb gibi);

Zaman serileri analizi için

• Autoencoders,
• Recurrent Neural Networks (RNNs),
• Long Short Term Memory (LSTM),
• Transformer,
• Large Language Models (LLM);

Bağlantısallık analizi için

• Bayesçi Ağlar,
• Graph Neural Networks

ele alınacaktır.

Not: Kursa kayıt olan kişilere mail adresleri üzerinden, kurs öncesi materyal ve program hazırlığı için linkler gönderilecektir.

Eğitimenler:
Prof. Dr. İlkay Ulusoy, Orta Doğu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi
Prof. Dr. Orhan Murat Koçak, Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi Ruh Sağlığı ve Hastalıkları AD Öğretim Üyesi