Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Araştırma Destek Programları Başkanlığı (ARDEB) tarafından yapılan değerlendirmenin ardından TÜBİTAK Programlarının 2021 yılı 1. dönemi sonuçları açıklandı. Bölüm hocalarımızdan Prof. Dr. Bilge Karaçalı tarafından hazırlanan “Zihinsel Aktivitelerin Tanınması İçin Elektroensefalografi Kanallarının Aktiviteye Özgü Uyumlarının Zamansal Organizasyonuna Dayalı Yeni Yöntemler” başlıklı projesi TÜBİTAK 1001 programı tarafından destek almaya hak hazanmıştır. Kendisini başarısından dolayı tebrik ediyor ve çalışmalarında başarılar diliyoruz.

Proje Özeti:

Elektroensefalografi teknolojisini kullanan beyin-bilgisayar arayüzü geliştirmeye yönelik çalışmalar uzun yıllardır bilimsel topluluğun ilgisine mazhar olmuştur. Bu amaçla geliştirilmiş olan çeşitli sinyal işleme ve tanıma yöntemleri kullanıcıların kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlardan toplanan elektrik potansiyel değişimlerine bakarak kullanıcıların hangi gerçek veya hayali aktiviteyi yaptıklarını tahmin etmeye çalışmaktadır. Çeşitli nedenlerle beyin ile uzuvlar arasındaki organik iletişim hattında oluşan hasar sebebiyle ilgili fonksiyonlarını kaybetmiş bireylere kaybettikleri fonksiyonları geri kazandırmaya yönelik olarak bu çerçevede önemli ilerlemeler kaydedilmiş olmakla beraber gelinen nokta, genel geçerlik taşıyan yöntemlerin geliştirilememiş olması, farklı kullanıcılara ayarlı yaklaşımların birbiri ile uyum taşımaması ve bazı kullanıcılarda elle tutulur hiçbir başarı sağlanamaması gibi temel sebepler yüzünden tatmin edici olmaktan uzaktır. İnsan beyninin fonksiyonel organizasyonu kişiden kişiye önemli derecede tutarlılık gösterirken farklı kişilerde çok değişken başarı oranlarının gözlenmesi, kişilerin zihinsel aktiviteler sırasında söz konusu uyaranlara verdikleri tepkilerde farklı farklı zaman gecikmelerinin ortaya çıkması ile açıklanabilmektedir. Buna rağmen farklı zihinsel aktivitelerin tanınması amacıyla önerilmiş olan güncel yöntemlerin hiçbirinde bu zamansal gecikmeler göz önünde bulundurulmamaktadır.

Bu yetersizliklerin aşılması için bu projede, projenin temel hedefi olarak zihinsel faaliyetlerin yüksek başarıyla tanınması amacıyla elektroensefalografi kanalları arasında aktiviteye bağlı olarak ortaya çıkan uyumun zamansal niteliğini hesaba katan yeni yöntemler geliştirmeyi önermekteyiz. Bu konuya yönelik olarak daha önce yürütmüş olduğumuz çalışmalar kanallar arası uyum profillerinin zihinsel aktiviteye bağlı olarak belirgin ve sistematik değişiklikler gösterdiğini ve bu profillere bakılarak zihinsel aktivitenin başarılı bir biçimde tahmin edilebildiğini ortaya koymuştur. Bunun ötesinde elde ettiğimiz bulgular, her aktiviteye özgü gözlenen uyumun zamansal niteliğinin kişiler arasında farklılık gösterdiğine ve kişilerden bağımsız ve istikrarlı bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı için bu farklılıkların mutlak suretle tanıma sistemine dahil edilmesi gerektiğine işaret etmektedir.

Projenin yukarıda belirtilmiş olan temel hedefi, üç alt hedef çerçevesinde gerçekleştirilecektir. Birinci alt hedefte beyin-bilgisayar arayüzü uygulamalarında kaydedilmiş açık erişimli elektroensefalografi verileri derlenecek ve her kullanıcı için aktiviteye özgü kanallar arası uyumu eniyileyen çoklu zaman parametreleri hesaplanacaktır. Daha sonra da bu zaman parametrelerinde gözlenen uyum değerleri üzerinden temel bir aktivite tanıma sistemi gerçekleştirilecektir. İkinci alt hedefte farklı kanallar arasında gözlenen uyum değerleri bu zaman parametreleri uyarınca hizalanarak ortak uzaysal örüntüler yöntemiyle değerlendirilecek ve farklı zihinsel aktiviteleri birbirinden en iyi şekilde ayırt eden alternatif yöntemler geliştirilecektir. Üçüncü ve son alt hedefte de farklı kanallardan gelen ve aktiviteye özgü yüksek uyum gösteren sinyaller kronolojik tutarlılık içerecek şekilde kümelenecek ve ilk iki alt hedefte geliştirilmiş olan yöntemler kanal kümelerinde gözlenen uyum profillerine ayrı ayrı uygulanarak farklı aktiviteleri birbirinden ayırt etmeye yönelik topluluk sınıflandırıcıları geliştirilecektir.

Literatürde önerilmiş olan yaklaşımlardan hiçbiri kanallar arası ortak davranışı simgeleyen uyumdaki zamansal kaymaları hesaba katmamakta ve buna bağlı olarak kimi katılımcılarda yüksek tanıma başarısı elde edebilirken kimilerinde ancak yazı-tura atmaya yakın seviyelerde düşük bir başarı sağlayabilmektedir. Yeterli başarı sağlanamayan katılımcılar da beyin-bilgisayar arayüzü sistemlerinin uygulanamayacağı kişiler olarak göz ardı edilmektedir. Bu proje kapsamında önerilen yeni yaklaşım doğrudan bu engeli ortadan kaldırmaya yönelik olarak kurgulanmıştır. Geliştirilecek olan teknikler sayesinde kişilerden bağımsız olarak farklı zihinsel aktiviteleri yüksek başarıyla birbirinden ayırt etmek mümkün olabilecektir. Dolayısıyla önerilmekte olan proje, ihtiyacı olan herkes için yüksek başarım sağlayabilen beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımları geliştirmeye yardımcı olabilecek bir potansiyel sunmaktadır.