BCI‑FeAST Laboratuvarı: Beyin‑Bilgisayar Arayüzlerinde Yeni Ufuklar
18 Nisan 2025
HABER | BCI‑FeAST Laboratuvarı: Beyin‑Bilgisayar Arayüzlerinde Yeni Ufuklar
Doç. Dr. Fatih Yetkin ve Dr. Tuğçe Ballı öncülüğünde kurulan BCI‑FeAST (Brain‑Computer Interface – Feature Extraction And Selection for Time‑series) araştırma grubu, EEG tabanlı beyin‑bilgisayar arayüzleri (BCI) ve yorumlanabilir zaman serisi analitiği alanlarında bölümümüze yeni bir vizyon kazandırıyor.
Araştırma Odağı
- Gerçek zamanlı, yüksek doğruluklu, fizyolojik olarak yorumlanabilir asenkron BCI sistemleri geliştirmek.
- EEG sinyallerinde ileri düzey önişleme, özellik çıkarımı, seçim ve sınıflandırma yöntemleri tasarlamak.
- Fizyolojik yorumlanabilir özellik seçimi, mekânsal ilişkileri gözeten doğrusal‑olmayan gömülü öğrenme ve değişim noktası tespiti algoritmaları üzerinde çalışmak.
Neden Önemli?
Bu çalışmalar, EEG verilerinin karmaşıklığını hem örnek sayısı hem özellik boyutunda azaltarak daha hızlı ve güvenilir BCI modelleri oluşturmayı hedefliyor. Ayrıca, “Kaybolan Veriyi (Zamanda ve Mekânda) Gerçeğe Döndürmek” vizyonu doğrultusunda endüstriyel IoT verilerinin anlaşılabilirliğini artıracak yöntemler geliştiriliyor.
Başlıca Proje ve Uygulama Alanları
| Alan | Öne Çıkan Çalışmalar |
|---|---|
| Asenkron BCI | TÜBİTAK‑1001 projesi (2024‑2027) – Yorumlanabilir özellik seçimi ve çıkarımı |
| Zaman Serisi & Değişim Noktası | CPD tabanlı kestirimci bakım uygulamaları, SIAM ALA 2024 sunumları |
| Öngörücü Bakım | Borçelik iş birliği, UBMK 2024 En İyi Bildiri ödülü |
| Gizlilik Koruma | Manifold öğrenme + LU işlemleri ile IIoT verilerinde mahremiyet, IEEE Access 2023 yayını |
Ekip
- Tuğçe Ballı, PhD
- E. Fatih Yetkin, PhD
- Olla M. A. Hussein (MSc) — Allan Onyago (MSc)
- Beril Hamarat, Sena Yurtseven, Samet Aydın (Undergrad.)