Yazar
Ashena, Narges, Papadourakis, V., Raos, V., Öztop, Erhan
Basım Tarihi
2017
Basım Yeri
-
Springer Uluslararası Yayıncılık
Konu
Kol kinematiği, Kavrama Görüntü işleme, Nöral kod çözme, Ventral premotor korteks (F5)
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-331959071-4
Kayıt Numarası
1c7d6251-10b7-42dc-afca-429e28ede61d
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2017
Notlar
Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin
Çeşitli çalışmalar, kavrama tipi, nesne kimliği ve maymun kavrama eylemlerinin kinematiği ile ilgili bilgilerin F5, MI ve AIP'nin makak kortikal alanlarında mevcut olduğunu göstermiştir. Özellikle bu çalışmalar, yukarıda belirtilen alanlardaki nöron popülasyonlarının nöral deşarj modellerinin, eylem parametrelerinin doğru kodunun çözülmesi için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, F5 bölgesindeki nöronların fonksiyonel sınıflandırmaları yani ayna özelliğini gösterip göstermedikleri dikkate alınarak tek nöron kod çözme kapasitelerine odaklanıldı. Bu amaçla, kavrama eylemleri gerçekleştiren bir maymundan nöral spike verilerini ve kol kinematiğini kaydettik. Sivri uçlar daha sonra kinematik parametreleri tahmin etmek için regresör olarak kullanıldı. Sonuçlar, kinematiklerin tek nöronlu gerçek zamanlı kod çözümlemesinin mükemmel olmadığını, ancak her iki popülasyondan seçilen nöronlarla makul performansın elde edilebileceğini göstermektedir. İncelediğimiz nöronlar (N:32) dikkate alındığında, ayna olmayan nöronların tek nöronlu kod çözücüler olarak daha iyi davrandığı görülmektedir. Sağlam kod çözme için popülasyon düzeyindeki aktivitenin gerekli olduğu açık olmasına rağmen, tek nöron kod çözme kapasitesi, belirli bir bölgedeki nöronları sınıflandırmak için niceliksel bir araç olarak kullanılabilir.
DOI
10.1007/978-3-319-59072-1_31
Cilt
10261
