Alzheimer Hastalığı'nın retinada deformasyonlara yol açtığı bilinmektedir. OCT cihazları bir kaç dakika içerisinde retina katmanlarını tarayabilmekte ve daha erişilebilir, müdahalesiz ve uygun maliyetli bir teşhis alternatifi sunmaktadır. Bu alana makine öğrenmesi yaklaşımları ile katkı sunmayı amaçlayan çalışmamızın üç temel hedefi bulunmaktadır: 1) AH ve HBB teşhisine yönelik OCT ve OCTA taramaları ve ilgili verileri toplamak ve bir açık veri kümesi oluşturmak. OCT üzerinden erken dönem AH teşhisi yapmayı hedefleyen çalışmamıza HBB’nin de dahil edilmesi AH için tanısal biyobelirteç olmaya aday olan bu yöntemin duyarlılığı konusunda ek bilgiler sağlayacaktır. 2) Güncel derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak taramalardaki üç boyutlu (ham) OCT’yi ve OCTA’yi tümüyle kullanan bir AH ve HBB teşhisi yöntemi geliştirmek. 3) Sınıflandırma sonuçlarını girdiye dönük açıklayarak uzmanlarla tartışmak ve tıbbi geçerliliği olabilecek yeni biyobelirteçler araştırmak.

Derin aglarda genellikle alıcı alanı sabit nöronların yer aldığı katmanlar kullanılmaktadır. Bu projeye konu olan uyarlanır yerel baglı nöron, alıcı alanını girdi konum uzayında öğrenebilir. Alıcı alanın hem konumu hem de açıklıgı kontrol edildiği için modele odaklanan nöron adı verilmiştir. Odaklanan nöron herhangi bir buluşsal yöntem veya farklı bir optimizasyon gerektirmeden varolan bir yapay sinir agına eklenebilmekte, eğitim ve sınamada rahatlıkla kullanılabilmektedir. Bu projede odaklanan, bir başka deyişle uyarlanır yerel baglı nöron, kapsamlı bir ¸sekilde araştırılmıştır. Çalışmamız odaklanan nöronun formal yapısının geliştirilmesine, sınanmasına, varyantlarının geli¸stirilmesine önemli katkılar yapmıştır.

İmgelerde obje sınıflandırma için etkileşimli (insan eğiticiyi) öğrenme sürecine katan bir sistem geliştirme

Dört palli bir model helikopterin özerk iniş kalkış yapabilmesi için yapay görü algoritmalarının geliştirilmesi

Küçük ölçekli model arabaların güverte bilgisayarı ve çeşitli algılayıcılar ile entegrasyonu ve özerk ilerleyebilmesi için algoritma geliştirme