Tüm Projeler

İnsanda Ritmik Dinamik Davranış Kontrolü Analizi ve Modellemesi

Proje Koordinatörü: Doç. Dr. Mustafa Mert Ankaralı

Proje Türü: TÜSEB B Grubu Ar-Ge Projeleri Destek Programı

Proje Bütçesi: 2.732.800 TL

Projec Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıç Tarihi: 15.04.2025

Finanse Edilen Personel: 1 Doktora Öğrencisi (tam zamanlı), 1 Yüksek Lisans Öğrencisi (tam zamanlı), 1 Doktora Öğrencisi (yarı zamanlı)

İnsanlarda birçok motor davranış, ayakta durma ve yürümenin postüral kontrolü de dahil olmak üzere, kapalı döngü bir sistemin dinamiklerinin sonucunda oluşur. Kasların sinir sistemi tarafından uyarılması vücudun hareketine neden olur, vücudun hareketi ise duyusal sistemleri uyarır ve sinir sistemi yanıt olarak kas aktivasyonunu değiştirir. Kontrol teorisi perspektifinden bakarsak insanlardaki bu kapalı döngü sistemleri, sistem modeli (plant ing.) ve geri besleme (feedback ing.) olarak ayırabiliriz (Madhav vd. 2020). Operasyonel olarak, sistem modeli, kas aktivasyonundan vücudun hareketine olan bir bağıntı olarak tanımlanabilir. Burada kas aktivasyonu elektromiyografik (EMG) sinyaller ile ölçülürken vücudun hareketi kinematik değişkenlerle ölçülür (örneğin vücut bölümlerinin birbirlerine göre olan açıları). Sistemin modeli, kas-tendon eyleyicilerin dinamiklerine, vücudun dinamiklerine ve vücudun çevre ile etkileşimine bağlıdır. Geri besleme ise kinematik değişkenlerden EMG sinyallerine olan bağıntı olarak tanımlanır. Geri besleme, çeşitli duyu sistemlerine (örneğin propriyosepsiyon, görme ve vestibüler sistem) ve sinir sistemine bağlıdır. Bahsedilen kapalı döngü sisteminin blok şeması Şekil 1’de görülebilir. Kontrol teorisine dayanan bu çerçeve, dinamik davranışların biyomekanik ve sinirsel temellerini parçalara ayırmak ve modellemek için sağlam bir yaklaşım sunar.

 

tuseb

Şekil 1. Hareket-nöral kontrol şematiği

 

 

İnsanda Ritmik Dinamik Davranış Kontrolü Analizi ve Modellemesi

Proje Koordinatörü: Doç. Dr. Mustafa Mert Ankaralı

Proje Türü: TÜSEB B Grubu Ar-Ge Projeleri Destek Programı

Proje Bütçesi: 2.732.800 TL

Projec Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıç Tarihi: 15.04.2025

Finanse Edilen Personel: 1 Doktora Öğrencisi (tam zamanlı), 1 Yüksek Lisans Öğrencisi (tam zamanlı), 1 Doktora Öğrencisi (yarı zamanlı)

İnsanlarda birçok motor davranış, ayakta durma ve yürümenin postüral kontrolü de dahil olmak üzere, kapalı döngü bir sistemin dinamiklerinin sonucunda oluşur. Kasların sinir sistemi tarafından uyarılması vücudun hareketine neden olur, vücudun hareketi ise duyusal sistemleri uyarır ve sinir sistemi yanıt olarak kas aktivasyonunu değiştirir. Kontrol teorisi perspektifinden bakarsak insanlardaki bu kapalı döngü sistemleri, sistem modeli (plant ing.) ve geri besleme (feedback ing.) olarak ayırabiliriz (Madhav vd. 2020). Operasyonel olarak, sistem modeli, kas aktivasyonundan vücudun hareketine olan bir bağıntı olarak tanımlanabilir. Burada kas aktivasyonu elektromiyografik (EMG) sinyaller ile ölçülürken vücudun hareketi kinematik değişkenlerle ölçülür (örneğin vücut bölümlerinin birbirlerine göre olan açıları). Sistemin modeli, kas-tendon eyleyicilerin dinamiklerine, vücudun dinamiklerine ve vücudun çevre ile etkileşimine bağlıdır. Geri besleme ise kinematik değişkenlerden EMG sinyallerine olan bağıntı olarak tanımlanır. Geri besleme, çeşitli duyu sistemlerine (örneğin propriyosepsiyon, görme ve vestibüler sistem) ve sinir sistemine bağlıdır. Bahsedilen kapalı döngü sisteminin blok şeması Şekil 1’de görülebilir. Kontrol teorisine dayanan bu çerçeve, dinamik davranışların biyomekanik ve sinirsel temellerini parçalara ayırmak ve modellemek için sağlam bir yaklaşım sunar.

 

tuseb

Şekil 1. Hareket-nöral kontrol şematiği

 

 

LIMITLESS – A generaL framework for the representatIon and coMputatIon of auTonomous vehicLe trajectoriEs uSing templateS: Formulation and application to road modeling, trajectory planning, and trajectory prediction

Project Coordinator: Prof. Dr. Klaus Werner Schmidt

Project Type: TUBITAK 1001

Project Budget: 1.378.113 TL

Project Duration: 36 Months

Project Start Date: 28 March 2025

Funded Personnel: 1 PhD Student (part-time), 2 MSc Students (part-time), 3 Undergraduate Students

Clothoids are curves that are inherently drivable by vehicles due to their linear change in curvature, enabling smooth transitions between straight and curved segments. This property makes them ideal for modeling road geometry and generating dynamically feasible trajectories in autonomous vehicle (AV) applications. This project introduces a unified trajectory framework for AVs based on the novel concept of clothoid-based path templates. By using elementary path components (ECs) with a small number of parameters, the framework enables efficient computation of both geometric and dynamic properties, supporting trajectory planning, tracking, and prediction using a single representation. In contrast to existing approaches that rely on inconsistent, task-specific models, this method eliminates the need for complex conversions and ensures seamless integration across various driving tasks.

The project involves the design, implementation, and validation of the proposed framework through software-in-the-loop simulations and real-world tests using both on-road and off-road vehicles. A lightweight embedded software library will be developed to ensure efficient road representation and real-time trajectory computation under dynamic driving constraints. The resulting framework is expected to make significant contributions to both academia and industry, with potential applications in transportation, construction, agriculture, and defense sectors.

eeproject

 

 

 

 

LIMITLESS – A generaL framework for the representatIon and coMputatIon of auTonomous vehicLe trajectoriEs uSing templateS: Formulation and application to road modeling, trajectory planning, and trajectory prediction

Project Coordinator: Prof. Dr. Klaus Werner Schmidt

Project Type: TUBITAK 1001

Project Budget: 1.378.113 TL

Project Duration: 36 Months

Project Start Date: 28 March 2025

Funded Personnel: 1 PhD Student (part-time), 2 MSc Students (part-time), 3 Undergraduate Students

Clothoids are curves that are inherently drivable by vehicles due to their linear change in curvature, enabling smooth transitions between straight and curved segments. This property makes them ideal for modeling road geometry and generating dynamically feasible trajectories in autonomous vehicle (AV) applications. This project introduces a unified trajectory framework for AVs based on the novel concept of clothoid-based path templates. By using elementary path components (ECs) with a small number of parameters, the framework enables efficient computation of both geometric and dynamic properties, supporting trajectory planning, tracking, and prediction using a single representation. In contrast to existing approaches that rely on inconsistent, task-specific models, this method eliminates the need for complex conversions and ensures seamless integration across various driving tasks.

The project involves the design, implementation, and validation of the proposed framework through software-in-the-loop simulations and real-world tests using both on-road and off-road vehicles. A lightweight embedded software library will be developed to ensure efficient road representation and real-time trajectory computation under dynamic driving constraints. The resulting framework is expected to make significant contributions to both academia and industry, with potential applications in transportation, construction, agriculture, and defense sectors.

eeproject

 

 

 

 

Development of Deep Learning-based Approaches for Solving Inverse Problems in Imaging and Comparative Performance Evaluation

Project Coordinator: Assoc. Prof. S. Figen Öktem

Project Type: TÜBİTAK 1001 Scientific and Technological Research Projects Funding Program

Project Budget: 869.686 TL

Project Duration: 36 Months

Project Start Date: 15 March 2021

Funded Personnel: 1 PhD student (full-time), 2 MSc students (full-time)

Project Summary: 

Computational imaging, a rapidly evolving interdisciplinary field, enables new forms of visual information in various applications in natural sciences. In a computational imaging system, an inverse problem has to be solved to reconstruct an image from the acquired raw data. For the solution of these high-dimensional inverse problems, commonly used fast direct inversion methods are not robust to noise. On the other hand, regularization-based methods can offer better reconstruction quality but with higher computational cost.

Recently deep-learning based approaches have been developed to achieve high accuracy with fast reconstruction. In this project, by using a general framework for various inverse problems in imaging, we will develop deep learning-based fast techniques that enable unprecedented reconstruction quality. Moreover, the advantages and disadvantages of the developed techniques will be investigated not only through numerical simulations but also experimentally. For this purpose, inverse problems will be studied by considering the following three general categories separately: a) two-dimensional (2D) linear problems, b) two-dimensional nonlinear problems, c) three- or more-dimensional linear problems. Because the existing deep learning-based methods are mostly developed for two-dimensional linear problems, this project focuses on the development of new methods mostly for the two-dimensional nonlinear problems, and three or more-dimensional linear problems. Likewise, deep learning-based techniques will be studied by considering the following general categories: i) learned direct reconstruction, ii) reconstruction with learned prior, iii) learned iterative reconstruction. Different type of techniques will be developed separately, and then will be compared with each other and commonly used analytical inversion methods. By demonstrating the pros and cons of each approach, it is expected to understand which approaches perform better for different inverse problems and measurement settings. 

orneksonuc

Development of Deep Learning-based Approaches for Solving Inverse Problems in Imaging and Comparative Performance Evaluation

Project Coordinator: Assoc. Prof. S. Figen Öktem

Project Type: TÜBİTAK 1001 Scientific and Technological Research Projects Funding Program

Project Budget: 869.686 TL

Project Duration: 36 Months

Project Start Date: 15 March 2021

Funded Personnel: 1 PhD student (full-time), 2 MSc students (full-time)

Project Summary: 

Computational imaging, a rapidly evolving interdisciplinary field, enables new forms of visual information in various applications in natural sciences. In a computational imaging system, an inverse problem has to be solved to reconstruct an image from the acquired raw data. For the solution of these high-dimensional inverse problems, commonly used fast direct inversion methods are not robust to noise. On the other hand, regularization-based methods can offer better reconstruction quality but with higher computational cost.

Recently deep-learning based approaches have been developed to achieve high accuracy with fast reconstruction. In this project, by using a general framework for various inverse problems in imaging, we will develop deep learning-based fast techniques that enable unprecedented reconstruction quality. Moreover, the advantages and disadvantages of the developed techniques will be investigated not only through numerical simulations but also experimentally. For this purpose, inverse problems will be studied by considering the following three general categories separately: a) two-dimensional (2D) linear problems, b) two-dimensional nonlinear problems, c) three- or more-dimensional linear problems. Because the existing deep learning-based methods are mostly developed for two-dimensional linear problems, this project focuses on the development of new methods mostly for the two-dimensional nonlinear problems, and three or more-dimensional linear problems. Likewise, deep learning-based techniques will be studied by considering the following general categories: i) learned direct reconstruction, ii) reconstruction with learned prior, iii) learned iterative reconstruction. Different type of techniques will be developed separately, and then will be compared with each other and commonly used analytical inversion methods. By demonstrating the pros and cons of each approach, it is expected to understand which approaches perform better for different inverse problems and measurement settings. 

orneksonuc

Information Theoretical Analysis for Faster than Nyquist Transmission Techniques

Proje Koordinatörü: Doç. Dr. Ayşe Melda Yüksel Turgut

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 631250 TL

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı: 01.09.2022

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi (yarı zamanlı)

Proje Özeti: Nyquist'ten hızlı iletim (faster than Nyquist, FTN), iletişim sistemlerinde spektral verimliliği (bit/sn/Hz) önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip gelecek vadeden bir fiziksel katman tekniğidir. Bu iletim tekniğinde, bilgi taşıyan darbeler, Nyquist'in ispatladığı limitlerden daha hızlı iletilir ve bu iletim haberleşme kalitesini bozan semboller arası girişime neden olur. FTN tekniğinin temelleri 1960'lara ve 1970'lere kadar uzanır. Özellikle, 1975’te Mazo, darbelerin hızlandırılmasının belirli bir sınırı aşmaması ve semboller arası girişimin alıcıda giderilmesi şartıyla FTN'in, Nyquist hızında iletim ile aynı hata başarımını elde edebileceğini göstermiştir. 1975'ten günümüze kadar geçen zaman içinde, silikon teknolojisinde ve sinyal işleme tekniklerinde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Öte yandan, gelecekteki haberleşme ağları için ihtiyaç duyulan iletim hızları çok yüksektir. Belirtilen bu gelişmeler ve ihtiyaçlar hem akademideki hem de endüstrideki birçok uzmana FTN iletim tekniğinin nihayet zamanı gelen bir teknoloji olduğunu düşündürmektedir.

MHPT

Information Theoretical Analysis for Faster than Nyquist Transmission Techniques

Proje Koordinatörü: Doç. Dr. Ayşe Melda Yüksel Turgut

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 631250 TL

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı: 01.09.2022

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi (yarı zamanlı)

Proje Özeti: Nyquist'ten hızlı iletim (faster than Nyquist, FTN), iletişim sistemlerinde spektral verimliliği (bit/sn/Hz) önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip gelecek vadeden bir fiziksel katman tekniğidir. Bu iletim tekniğinde, bilgi taşıyan darbeler, Nyquist'in ispatladığı limitlerden daha hızlı iletilir ve bu iletim haberleşme kalitesini bozan semboller arası girişime neden olur. FTN tekniğinin temelleri 1960'lara ve 1970'lere kadar uzanır. Özellikle, 1975’te Mazo, darbelerin hızlandırılmasının belirli bir sınırı aşmaması ve semboller arası girişimin alıcıda giderilmesi şartıyla FTN'in, Nyquist hızında iletim ile aynı hata başarımını elde edebileceğini göstermiştir. 1975'ten günümüze kadar geçen zaman içinde, silikon teknolojisinde ve sinyal işleme tekniklerinde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Öte yandan, gelecekteki haberleşme ağları için ihtiyaç duyulan iletim hızları çok yüksektir. Belirtilen bu gelişmeler ve ihtiyaçlar hem akademideki hem de endüstrideki birçok uzmana FTN iletim tekniğinin nihayet zamanı gelen bir teknoloji olduğunu düşündürmektedir.

MHPT

INVERSE: Ventriküler Aritmojenik Substratların Invaziv Olmayan Sekilde Saptanması

Proje Koordinatörü: Assoc. Prof. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz
Proje Tipi: TÜBİTAK Bosphorus 2509, TÜBİTAK – Fransa Dışişleri Bakanlığı İkili İşbirliği Projesi
Proje Bütçesi: İlan Edilecek
Proje Süresi: 24 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Haziran 2022
Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Proje Özeti (İng.): Ventricular arrhythmias are a major cause of sudden cardiac death (SCD), which accounts for about half of cardiac mortality. INVERSE will focus on patients with an abnormal chronic substrate, which is largely underestimated and not addressed by current guidelines for preventive therapy. The electrical measurements performed with ECGI in this project will allow for a detailed non-invasive characterization of th e specific features for hearts with an arrhythmogenic substrate leading to SCD. Non-invasive ECGI detection of arrhythmogenic substrates will improve SCD risk stratification and offer preventive treatment of high-risk individuals by defibrillators, interventions or anti-arrhythmic therapies.

Ex-vivo torso tank recordings utilizing pig hearts, and clinical data from patients with primary electrical anomalies, who arrive for treatment at the Hôpital Haut Lévèque (Bordeaux, France), will be used for evaluating the ECGI methods. Geometric models will be generated from medical images, then subject-specific forward matrices will be computed. Inverse problem will be solved using novel ECGI methods such as Lp norm-based methods, spatio-temporal regularization, sparse representations and learning-based methods. Results will be evaluated qualitatively and quantitatively by comparing with the ground truth obtained from the experiments.

Online progress meetings will be organized every month with the members involved in this period to discuss potential issues and short-term experimentations. Five visits for general meetings will be organized with all the members involved in the project to discuss global progress, strategic decisions and future directions.

​

INVERSE: Ventriküler Aritmojenik Substratların Invaziv Olmayan Sekilde Saptanması

Proje Koordinatörü: Assoc. Prof. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz
Proje Tipi: TÜBİTAK Bosphorus 2509, TÜBİTAK – Fransa Dışişleri Bakanlığı İkili İşbirliği Projesi
Proje Bütçesi: İlan Edilecek
Proje Süresi: 24 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Haziran 2022
Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Proje Özeti (İng.): Ventricular arrhythmias are a major cause of sudden cardiac death (SCD), which accounts for about half of cardiac mortality. INVERSE will focus on patients with an abnormal chronic substrate, which is largely underestimated and not addressed by current guidelines for preventive therapy. The electrical measurements performed with ECGI in this project will allow for a detailed non-invasive characterization of th e specific features for hearts with an arrhythmogenic substrate leading to SCD. Non-invasive ECGI detection of arrhythmogenic substrates will improve SCD risk stratification and offer preventive treatment of high-risk individuals by defibrillators, interventions or anti-arrhythmic therapies.

Ex-vivo torso tank recordings utilizing pig hearts, and clinical data from patients with primary electrical anomalies, who arrive for treatment at the Hôpital Haut Lévèque (Bordeaux, France), will be used for evaluating the ECGI methods. Geometric models will be generated from medical images, then subject-specific forward matrices will be computed. Inverse problem will be solved using novel ECGI methods such as Lp norm-based methods, spatio-temporal regularization, sparse representations and learning-based methods. Results will be evaluated qualitatively and quantitatively by comparing with the ground truth obtained from the experiments.

Online progress meetings will be organized every month with the members involved in this period to discuss potential issues and short-term experimentations. Five visits for general meetings will be organized with all the members involved in the project to discuss global progress, strategic decisions and future directions.

​

ClinECGI: Elektrokardiyografik Görüntülemenin Klinik Verilerden Prematüre Ventriküler Kasılma Odaklarının Tespitinde Performansının Değerlendirilmesi

Proje Koordinatörü: Assoc. Prof. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz
Proje Tipi: TÜBİTAK 2540, TÜBİTAK – Slovak Bilimler Akademisi (SAS) İkili İşbirliği Projesi
Proje Bütçesi: 756 252 TL
Proje Süresi: 36 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Mayıs 2021
Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Proje Özeti (İng.): The project is focused on advanced non-invasive methods for the localization of the origin of an undesired ventricular activity known as the extrasystoles. The treatment of these arrhythmias involves an invasive procedure using an endocardial mapping, during which such origins are eliminated by the application of radiofrequency energy. The methods proposed in the project aim to shorten this time demanding invasive procedure, by guiding the clinicians to the correct regions of the arrhythmia origin.

Computational methods for obtaining information about the heart’s condition non-invasively from multiple-leads electrocardiography (ECG) measurements are called as the inverse problem of ECG or electrocardiographic imaging (ECGI). This problem is in general ill-posed, i.e. no unique solution exists corresponding to the measurements. Each research group participating in the project uses their own approaches to the inverse problem solution, which were previously evaluated for their accuracy on simulated or experimental animal data. Researchers from Middle East Technical University (METU), Turkey, use various regularization and statistical methods and obtain the results on the heart ventricles in the form of epicardial potentials. Researchers from the Institute of Measurement Science (IMS SAS), Slovakia, apply the method using a single dipole as representative of the local activation of the heart’s ventricles. In the proposed project, both research groups plan to apply their methods on the common clinical data from the patients with the diagnosis of premature ventricular contraction (PVC), who are indicated for invasive endocardial mapping and radiofrequency ablation. The computational results will be validated with the known position of the catheter in case of successful elimination of the origin of the undesired ventricular contraction. Coordination will be maintained by web meetings, and visits by each research group to their partner institution.

​

ClinECGI: Elektrokardiyografik Görüntülemenin Klinik Verilerden Prematüre Ventriküler Kasılma Odaklarının Tespitinde Performansının Değerlendirilmesi

Proje Koordinatörü: Assoc. Prof. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz
Proje Tipi: TÜBİTAK 2540, TÜBİTAK – Slovak Bilimler Akademisi (SAS) İkili İşbirliği Projesi
Proje Bütçesi: 756 252 TL
Proje Süresi: 36 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Mayıs 2021
Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Proje Özeti (İng.): The project is focused on advanced non-invasive methods for the localization of the origin of an undesired ventricular activity known as the extrasystoles. The treatment of these arrhythmias involves an invasive procedure using an endocardial mapping, during which such origins are eliminated by the application of radiofrequency energy. The methods proposed in the project aim to shorten this time demanding invasive procedure, by guiding the clinicians to the correct regions of the arrhythmia origin.

Computational methods for obtaining information about the heart’s condition non-invasively from multiple-leads electrocardiography (ECG) measurements are called as the inverse problem of ECG or electrocardiographic imaging (ECGI). This problem is in general ill-posed, i.e. no unique solution exists corresponding to the measurements. Each research group participating in the project uses their own approaches to the inverse problem solution, which were previously evaluated for their accuracy on simulated or experimental animal data. Researchers from Middle East Technical University (METU), Turkey, use various regularization and statistical methods and obtain the results on the heart ventricles in the form of epicardial potentials. Researchers from the Institute of Measurement Science (IMS SAS), Slovakia, apply the method using a single dipole as representative of the local activation of the heart’s ventricles. In the proposed project, both research groups plan to apply their methods on the common clinical data from the patients with the diagnosis of premature ventricular contraction (PVC), who are indicated for invasive endocardial mapping and radiofrequency ablation. The computational results will be validated with the known position of the catheter in case of successful elimination of the origin of the undesired ventricular contraction. Coordination will be maintained by web meetings, and visits by each research group to their partner institution.

​

FRESHDATA: Bilgi Güncelliği için Ağ İletişimini Yeniden Tasarlama

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Elif Uysal
Proje Tipi: TÜBİTAK 2247-B Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Proje Süresi: 24 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Temmuz 2021
Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 doktoralı araştırmacı, 1 mühendis

Proje Özeti (İng.): The Internet will soon be dominated by nodes using Machine-Type Communications (MTC) (e.g., industrial control, autonomous vehicles, social network apps). The key performance metric for MTC is sufficiently timely data, i.e., freshness of status updates. However, current networks have been optimized for maximizing throughput for a moderate number of high rate connections. So, how to re-architect networks to provide fresh information to an explosive number of status-update flows? This is a major challenge as classical network theory does not even have tools to address information freshness.

Age of Information (AoI) is a recently popularized metric for information freshness. The PI contributed to the original solution of controlling generalized AoI penalty under random delay or energy constraints. Our work revealed that, contrary to conventional wisdom, an age-optimal policy neither transmits at the highest possible rate nor requires the smallest end- to-end delay. We also showed how freshness-aware sampling of a stochastic process can improve accuracy of remote monitoring several-fold compared to uniform sampling. These results motivate a paradigm shift in re-engineering networks for MTC, based on AoI and more advanced freshness metrics to replace traditional performance indicators such as throughput or delay.

Propelled by these game-changing revelations, FRESHDATA will develop the theory of freshness-optimal network design through clean-slate formulations that innovate across network layers. Fundamental trade-offs between freshness, energy and reliability will be characterized. Revolutionary sampling, transmission and service policies for information flows will be devised. We also take on the challenge of demonstrating the impact of our new technologies on real-world IoT implementations. We envision the impact to reach beyond the communication networks research area, and influence the interface with control, robotics and data analytics, the main end users of MTC.

Anahtar Kelimeler (İng.): Age of information for status updates, semantics of information, networked control systems, cross-layer wireless resource allocation, transmission scheduling, usage-limited estimation and control, finite blocklength, energy harvesting networks

​

FRESHDATA: Bilgi Güncelliği için Ağ İletişimini Yeniden Tasarlama

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Elif Uysal
Proje Tipi: TÜBİTAK 2247-B Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Proje Süresi: 24 Ay
Proje Başlangıcı: 01 Temmuz 2021
Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 doktoralı araştırmacı, 1 mühendis

Proje Özeti (İng.): The Internet will soon be dominated by nodes using Machine-Type Communications (MTC) (e.g., industrial control, autonomous vehicles, social network apps). The key performance metric for MTC is sufficiently timely data, i.e., freshness of status updates. However, current networks have been optimized for maximizing throughput for a moderate number of high rate connections. So, how to re-architect networks to provide fresh information to an explosive number of status-update flows? This is a major challenge as classical network theory does not even have tools to address information freshness.

Age of Information (AoI) is a recently popularized metric for information freshness. The PI contributed to the original solution of controlling generalized AoI penalty under random delay or energy constraints. Our work revealed that, contrary to conventional wisdom, an age-optimal policy neither transmits at the highest possible rate nor requires the smallest end- to-end delay. We also showed how freshness-aware sampling of a stochastic process can improve accuracy of remote monitoring several-fold compared to uniform sampling. These results motivate a paradigm shift in re-engineering networks for MTC, based on AoI and more advanced freshness metrics to replace traditional performance indicators such as throughput or delay.

Propelled by these game-changing revelations, FRESHDATA will develop the theory of freshness-optimal network design through clean-slate formulations that innovate across network layers. Fundamental trade-offs between freshness, energy and reliability will be characterized. Revolutionary sampling, transmission and service policies for information flows will be devised. We also take on the challenge of demonstrating the impact of our new technologies on real-world IoT implementations. We envision the impact to reach beyond the communication networks research area, and influence the interface with control, robotics and data analytics, the main end users of MTC.

Anahtar Kelimeler (İng.): Age of information for status updates, semantics of information, networked control systems, cross-layer wireless resource allocation, transmission scheduling, usage-limited estimation and control, finite blocklength, energy harvesting networks

​

Zamanda Değişen Graf Sinyallerinin Eksik Gözlemlerden Kestirimi

Proje Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi Elif Vural
Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Proje Bütçesi: 466 000 TL
Proje Süresi: 30 Ay
Proje Başlangıcı: 15 Ocak 2021
Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Günümüzde birçok uygulamada sosyal ağlar, iletişim ağları, düzensiz sensör dizileri gibi sistemlerde belirli zaman aralıkları boyunca veri kümeleri elde edilmektedir. Bu tür veriler zamanda değişen graf sinyalleri olarak modellenebilmektedir. Pratikte pek çok uygulamada graf sinyalleri eksiksiz olarak gözlemlenememekte olup, sinyalin eksik gözlemlerinin var olan gözlemlerden kestirimi ve tahmini önemli bir gereksinim olarak ortaya çıkmaktadır. Örneğin bir salgının toplumda yayılımının tahmini, bir sensör ağında bozulan veya iletişim kopukluğu nedeniyle veri gönderemeyen sensörlerdeki ölçümlerin kestirimi, bir sosyal ağdaki bireylerin tüketim alışkanlıklarının tahmini gibi pek çok uygulamada eldeki veriler zamanda değişen graf sinyalleri olarak modellenebilir. Bu projenin amacı zamanda değişen graf sinyallerinin modellenmesi ve kestirimi için yenilikçi yöntemler geliştirmektir.

​

Zamanda Değişen Graf Sinyallerinin Eksik Gözlemlerden Kestirimi

Proje Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi Elif Vural
Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Proje Bütçesi: 466 000 TL
Proje Süresi: 30 Ay
Proje Başlangıcı: 15 Ocak 2021
Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

Günümüzde birçok uygulamada sosyal ağlar, iletişim ağları, düzensiz sensör dizileri gibi sistemlerde belirli zaman aralıkları boyunca veri kümeleri elde edilmektedir. Bu tür veriler zamanda değişen graf sinyalleri olarak modellenebilmektedir. Pratikte pek çok uygulamada graf sinyalleri eksiksiz olarak gözlemlenememekte olup, sinyalin eksik gözlemlerinin var olan gözlemlerden kestirimi ve tahmini önemli bir gereksinim olarak ortaya çıkmaktadır. Örneğin bir salgının toplumda yayılımının tahmini, bir sensör ağında bozulan veya iletişim kopukluğu nedeniyle veri gönderemeyen sensörlerdeki ölçümlerin kestirimi, bir sosyal ağdaki bireylerin tüketim alışkanlıklarının tahmini gibi pek çok uygulamada eldeki veriler zamanda değişen graf sinyalleri olarak modellenebilir. Bu projenin amacı zamanda değişen graf sinyallerinin modellenmesi ve kestirimi için yenilikçi yöntemler geliştirmektir.

​

CANDS: Otomotiv Siber Fiziksel Sistemlerinin Deterministik, Gerçek Zamanlı, Güvenilir ve Maliyet Verimli Araç İçi İletişimi İçin Yeni Bir Çerçeve

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Klaus Werner Schmidt

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 373.910 TL

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Kasım 2019

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Fiziksel aracın sensörlerinin ve aktüatörlerinin, iletişim teknolojisinin ve gömülü yazılımın güçlü bir etkileşimiyle modern araçlar, Otomotiv Siber Fiziksel Sistemler (ACPS) olarak kabul edilir. Araç içi ağ, ACPS'nin hayati bir parçasıdır çünkü elektronik kontrol üniteleri (ECU'lar) gibi sistem bileşenleri arasında bilgi alışverişini sağlar. Bu nedenle, güvenilirlik, zamanlama, verimlilik, maliyet ve uyumluluk ile ilgili katı gereklilikleri yerine getirmelidir.

ACPS için mevcut araç içi protokoller belirtilen gereksinimleri sadece kısmen ele almaktadır. Buna göre, bu projenin konusu, periyodik sinyal iletişimi ile deterministik gerçek zamanlı uygulamaların zorlu gereksinimlerini destekleyen ve mevcut standartlara uyumlu olan ACPS için araç içi ağ protokollerinin tasarımı, uygulaması ve performans analizi için resmi ve sistematik yöntemlerin geliştirilmesidir. Projenin ana katkıları (1) zayıf zaman bölmeli çoklu erişim (TDMA) yeni fikrine dayanan araç içi ağ protokolleri için genel bir çerçeve CANDS (Belirleyici ve Senkronizasyon Destekli Kontrol Alanı Ağı) geliştirilmesi; (2) farklı doğruluk seviyelerinde yeni, hataya dayanıklı saat senkronizasyon algoritmaları hiyerarşisi; (3) farklı saat doğruluğu seviyelerine sahip farklı CANDS protokollerinin tanımı ve CAN ile tamamen uyumlu olan uygulama karmaşıklığı; (4) genel protokol işleminin ve ayrıca belirli CANDS protokollerinin resmi modellemesi ve doğrulanması; (5) CANDS ağlarının performans analizi ve tasarımı için belirli bir CANDS protokolünün ECU'ları veya karışık CANDS ECU'ları için yeni algoritmaların geliştirilmesi; (6) önerilen CANDS protokollerinin yazılım ve donanım uygulamalarına dayanarak CANDS çerçevesinin deneysel olarak değerlendirilmesi.

Projenin sonu olarak, CANDS farklı hassasiyet seviyeleri ile hataya dayanıklı saat senkronizasyonunu gerçekleştirecektir. İlk defa, CANDS deterministik ağ erişimine ulaşmak için trafik şekillendirme için zayıf TDMA fikrini kullanacaktır. CANDS mevcut CAN standardına tamamen uyumlu olduğundan, modern ACPS için oldukça güvenilir, düşük maliyetli bir araç içi protokol sağlar.

 

Prof_Schmidt_project​

 

 

CANDS: Otomotiv Siber Fiziksel Sistemlerinin Deterministik, Gerçek Zamanlı, Güvenilir ve Maliyet Verimli Araç İçi İletişimi İçin Yeni Bir Çerçeve

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Klaus Werner Schmidt

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 373.910 TL

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Kasım 2019

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Fiziksel aracın sensörlerinin ve aktüatörlerinin, iletişim teknolojisinin ve gömülü yazılımın güçlü bir etkileşimiyle modern araçlar, Otomotiv Siber Fiziksel Sistemler (ACPS) olarak kabul edilir. Araç içi ağ, ACPS'nin hayati bir parçasıdır çünkü elektronik kontrol üniteleri (ECU'lar) gibi sistem bileşenleri arasında bilgi alışverişini sağlar. Bu nedenle, güvenilirlik, zamanlama, verimlilik, maliyet ve uyumluluk ile ilgili katı gereklilikleri yerine getirmelidir.

ACPS için mevcut araç içi protokoller belirtilen gereksinimleri sadece kısmen ele almaktadır. Buna göre, bu projenin konusu, periyodik sinyal iletişimi ile deterministik gerçek zamanlı uygulamaların zorlu gereksinimlerini destekleyen ve mevcut standartlara uyumlu olan ACPS için araç içi ağ protokollerinin tasarımı, uygulaması ve performans analizi için resmi ve sistematik yöntemlerin geliştirilmesidir. Projenin ana katkıları (1) zayıf zaman bölmeli çoklu erişim (TDMA) yeni fikrine dayanan araç içi ağ protokolleri için genel bir çerçeve CANDS (Belirleyici ve Senkronizasyon Destekli Kontrol Alanı Ağı) geliştirilmesi; (2) farklı doğruluk seviyelerinde yeni, hataya dayanıklı saat senkronizasyon algoritmaları hiyerarşisi; (3) farklı saat doğruluğu seviyelerine sahip farklı CANDS protokollerinin tanımı ve CAN ile tamamen uyumlu olan uygulama karmaşıklığı; (4) genel protokol işleminin ve ayrıca belirli CANDS protokollerinin resmi modellemesi ve doğrulanması; (5) CANDS ağlarının performans analizi ve tasarımı için belirli bir CANDS protokolünün ECU'ları veya karışık CANDS ECU'ları için yeni algoritmaların geliştirilmesi; (6) önerilen CANDS protokollerinin yazılım ve donanım uygulamalarına dayanarak CANDS çerçevesinin deneysel olarak değerlendirilmesi.

Projenin sonu olarak, CANDS farklı hassasiyet seviyeleri ile hataya dayanıklı saat senkronizasyonunu gerçekleştirecektir. İlk defa, CANDS deterministik ağ erişimine ulaşmak için trafik şekillendirme için zayıf TDMA fikrini kullanacaktır. CANDS mevcut CAN standardına tamamen uyumlu olduğundan, modern ACPS için oldukça güvenilir, düşük maliyetli bir araç içi protokol sağlar.

 

Prof_Schmidt_project​

 

 

1 kW Silisyum Karbür (SiC) Seri-Seri Rezonant DC-DC dönüştürücü ile Kablosuz Kontak Halkası Geliştirilmesi

Proje Koordinatörü: Asst. Prof. Ozan KEYSAN

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 380.000 TL

Proje Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Kasım  2019

Desteklenen Personel: 3 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Endüktif kablosuz güç aktarımı son yıllarda ufak güç uygulamalarında popülerlik kazanmış, yüksek güçlerde (>1kW) ise özellikle kablosuz elektrik araç şarj sistemleri alanında çalışmalar  yapılmıştır. Henüz yeterince çalışma yapılmamış, kablosuz güç aktarımının uygulanmasın seyrek olduğu, mevcut ürünlerin kısıtlarının olduğu bir alan ise endüstriyel kontak halkası (İng. slip ring) uygulamalarıdır. Kablosuz güç aktarımının uygulanabileceği alanlara örnek olarak savunma sanayinde radar-güdüm sistemlerinin döner mekanizmaları, rüzgar türbinlerinde kanat açısını ayarlayan servo motorların elektrik beslemelerinde kullanılan kontak halkaları gösterilebilir. Bu alanda kablosuz uyartım sistemleri (İng. brushless exciter) bulunsa da, bu ürünlerin düşük hız aralığı, verim gibi eksikliklerinin yeni bir yaklaşımla giderilmesi amaçlanmaktadır.

Önerilen projede yüksek güçlü kontak halkaları uygulamalarında alternatif olarak kullanılabilecek, geniş hız aralığında çalışmaya uygun, yüksek verimli, modüler ve hata toleranslı bir kablosuz güç aktarım sistemi geliştirilecektir. Geniş hız aralığında çalışma koşulunu sağlamak için manyetik kuplaj problemini çözecek manyetik ped tasarımı, seri-seri rezonant dönüştürücü [2] güç elektroniği devresi tasarımı geliştirilecektir. Sistemin sıfır hız dahil, 3000 rpm’e kadar geniş bir hız aralığında çalışması amaçlandığından, manyetik kuplaj değişimini dikkate alacak sonlu elemanlar manyetik tasarımları ve değişen rezonant frekansını belirleyecek kontrol algoritmaları geliştirilecektir.

Endüstride kablosuz kontak halkaları konusunda bazı ürünler bulunmaktadır (Şekil 1a). Ancak bu sistemlerin dairesel manyetik alıcı ped ve manyetik eksenleri ortak sabit bir dairesel manyetik verici pedlerden oluştuğundan mevcut şaft yapısının değiştirilmesi gerekmektedir. Şekil 1.b‘de modüler bir yapıda çalışacak iki primer ve dört sekonder sargı görülmektedir ve bu yenilikçi kablosuz güç aktarımı sistemi aşağıdaki yenilikleri kapsayacaktır:

  • Modüler yapı: Çoklu verici ve çoklu alıcı manyetik ped tasarımı ile hataya toleransının arttırılması ve geniş bir çalışma hız aralığı hedeflenmektedir. Herhangi bir arıza durumunda paralelli yapı hata toleransını arttıracaktır. Mekanik olarak değişikliğe ihtiyaç duymadan, mevcut mekanik sisteme doğrudan entegre edilebilecektir.
  • Seri-Seri Rezonant Dönüştürücü : Paralel modüllü Rezonant DC-DC dönüştürücüler sayesinde tüm sistemin verimi yüksek tutulması hedeflenmektedir (>%90). Yüksek akım ve gerilim değerlerinden dolayı DC-DC dönüştürücüdeki anahtarların anahtarlama ve iletim kayıplarını azaltmak için sıfır voltaj/akım anahtarlaması yapılarak verim yükseltilecektir.
  • Silisyum Karbür (SiC) Yarıiletkenler: Düşük anahtarlama kayıpları ve yüksek güç olanağı sağlaması nedeniyle sistemin küçülmesi mümkün olacak ve verimi Si MOSFET ve Si IGBT lere göre daha yüksek olacaktır. Böylelikle projede SiC teknolojileri ve ilerideki uygulamalar için bir temel oluşturulması amaçlanmaktadır.

Proje sonucunda 1 kW güç aktarımı yapabilecek 0-3000 rpm arası hızlarda çalışan bir prototip üretilecektir. Prototip laboratuvar ortamında test edilerek TRL-6 (Teknoloji hazırlık seviyesi) seviyesine getirilerek, ticari bir ürün için gerekli bilgi birikimi oluşturulacaktır. Proje sonrasında ürünün start-up şirketi aracılığıyla ticarileştirilmesi, endüstriyel ve savunma sanayi uygulamalarında kullanılabilecek bir ürün gamı için akademik bilgi birikimini arttırması, ve ülkemizin bu alandaki yetişmiş insan gücünün arttırılması amaçlanmaktadır.

1_kW_Contactless

    Şekil 1: (a) Endüstriyel kablosuz kontak halkası  (b) Projede geliştirilecek modüler kablosuz güç aktarımı ünitesi

 

 

 

 

1 kW Silisyum Karbür (SiC) Seri-Seri Rezonant DC-DC dönüştürücü ile Kablosuz Kontak Halkası Geliştirilmesi

Proje Koordinatörü: Asst. Prof. Ozan KEYSAN

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 380.000 TL

Proje Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Kasım  2019

Desteklenen Personel: 3 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Endüktif kablosuz güç aktarımı son yıllarda ufak güç uygulamalarında popülerlik kazanmış, yüksek güçlerde (>1kW) ise özellikle kablosuz elektrik araç şarj sistemleri alanında çalışmalar  yapılmıştır. Henüz yeterince çalışma yapılmamış, kablosuz güç aktarımının uygulanmasın seyrek olduğu, mevcut ürünlerin kısıtlarının olduğu bir alan ise endüstriyel kontak halkası (İng. slip ring) uygulamalarıdır. Kablosuz güç aktarımının uygulanabileceği alanlara örnek olarak savunma sanayinde radar-güdüm sistemlerinin döner mekanizmaları, rüzgar türbinlerinde kanat açısını ayarlayan servo motorların elektrik beslemelerinde kullanılan kontak halkaları gösterilebilir. Bu alanda kablosuz uyartım sistemleri (İng. brushless exciter) bulunsa da, bu ürünlerin düşük hız aralığı, verim gibi eksikliklerinin yeni bir yaklaşımla giderilmesi amaçlanmaktadır.

Önerilen projede yüksek güçlü kontak halkaları uygulamalarında alternatif olarak kullanılabilecek, geniş hız aralığında çalışmaya uygun, yüksek verimli, modüler ve hata toleranslı bir kablosuz güç aktarım sistemi geliştirilecektir. Geniş hız aralığında çalışma koşulunu sağlamak için manyetik kuplaj problemini çözecek manyetik ped tasarımı, seri-seri rezonant dönüştürücü [2] güç elektroniği devresi tasarımı geliştirilecektir. Sistemin sıfır hız dahil, 3000 rpm’e kadar geniş bir hız aralığında çalışması amaçlandığından, manyetik kuplaj değişimini dikkate alacak sonlu elemanlar manyetik tasarımları ve değişen rezonant frekansını belirleyecek kontrol algoritmaları geliştirilecektir.

Endüstride kablosuz kontak halkaları konusunda bazı ürünler bulunmaktadır (Şekil 1a). Ancak bu sistemlerin dairesel manyetik alıcı ped ve manyetik eksenleri ortak sabit bir dairesel manyetik verici pedlerden oluştuğundan mevcut şaft yapısının değiştirilmesi gerekmektedir. Şekil 1.b‘de modüler bir yapıda çalışacak iki primer ve dört sekonder sargı görülmektedir ve bu yenilikçi kablosuz güç aktarımı sistemi aşağıdaki yenilikleri kapsayacaktır:

  • Modüler yapı: Çoklu verici ve çoklu alıcı manyetik ped tasarımı ile hataya toleransının arttırılması ve geniş bir çalışma hız aralığı hedeflenmektedir. Herhangi bir arıza durumunda paralelli yapı hata toleransını arttıracaktır. Mekanik olarak değişikliğe ihtiyaç duymadan, mevcut mekanik sisteme doğrudan entegre edilebilecektir.
  • Seri-Seri Rezonant Dönüştürücü : Paralel modüllü Rezonant DC-DC dönüştürücüler sayesinde tüm sistemin verimi yüksek tutulması hedeflenmektedir (>%90). Yüksek akım ve gerilim değerlerinden dolayı DC-DC dönüştürücüdeki anahtarların anahtarlama ve iletim kayıplarını azaltmak için sıfır voltaj/akım anahtarlaması yapılarak verim yükseltilecektir.
  • Silisyum Karbür (SiC) Yarıiletkenler: Düşük anahtarlama kayıpları ve yüksek güç olanağı sağlaması nedeniyle sistemin küçülmesi mümkün olacak ve verimi Si MOSFET ve Si IGBT lere göre daha yüksek olacaktır. Böylelikle projede SiC teknolojileri ve ilerideki uygulamalar için bir temel oluşturulması amaçlanmaktadır.

Proje sonucunda 1 kW güç aktarımı yapabilecek 0-3000 rpm arası hızlarda çalışan bir prototip üretilecektir. Prototip laboratuvar ortamında test edilerek TRL-6 (Teknoloji hazırlık seviyesi) seviyesine getirilerek, ticari bir ürün için gerekli bilgi birikimi oluşturulacaktır. Proje sonrasında ürünün start-up şirketi aracılığıyla ticarileştirilmesi, endüstriyel ve savunma sanayi uygulamalarında kullanılabilecek bir ürün gamı için akademik bilgi birikimini arttırması, ve ülkemizin bu alandaki yetişmiş insan gücünün arttırılması amaçlanmaktadır.

1_kW_Contactless

    Şekil 1: (a) Endüstriyel kablosuz kontak halkası  (b) Projede geliştirilecek modüler kablosuz güç aktarımı ünitesi

 

 

 

 

Çok Frekanslı Lorentz Alanları Ve Manyetik Alan Ölçümleri ile MR Ortamında Elektriksel Empedans Görüntülenmesi

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Nevzat G. Gençer

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 720000 TL

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Ekim 2019

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 doktora öğrencisi (yarı zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Manyetik-Akusto-Elektriksel Tomografi (MAET) insan vücudundaki dokuların elektriksel özelliklerini (iletkenlik ve dielektrik sabiti) görüntülemek için önerilen yeni bir görüntüleme tekniğidir. Bu yöntemde, statik manyetik alan ortamında uygulanan ultrason dalgalarının oluşturduğu titreşimler vücut içinde elektrik akım kaynakları yaratır. Belirlenen ultrason ışını yönünde ultrason hızında ilerleyen akım kaynakları vücut yüzeyinde elektrik potansiyeli ve manyetik alan dağılımı oluşturur. Elektrotlarla ölçülen yüzey potansiyelleri ve/veya bobinlerle ölçülen manyetik alanlar dokuların elektriksel özelliklerinin geri çatılmasında kullanılabilir. Literatürde MAET tekniği, prototip geliştirme çalışmalarında, masa üstü kalıcı mıknatıslarla (manyetik akı şiddeti yaklaşık 0.5 T), küçük görüntü alanlarında, elektrotlarla voltaj ölçümleri yapılarak, tek frekansta iletkenlik görüntüleri oluşturmak için denenmektedir.

Bu projede görüntü oluşturmada manyetik alan ölçümleri kullanılacaktır. Yüksek şiddetli (1.5-3T) statik manyetik alan içinde faz dizinli ultrason kullanarak, büyük görüntü alanlarında, özgün bobin tasarımlarıyla, hem iletkenlik hem dielektrik katsayısı görüntüleme için, çok frekanslı görüntüleme performansı, sayısal modellerle ve deneysel çalışmalarla araştırılacaktır. Bu amaçla büyük görüntü alanları içinde kullanılabilecek, istenen frekans bantlarında çalışabilecek yeni bobin tasarımları yapılacaktır. Bu bobinlere bağlı düşük gürültü seviyeli çok frekanslı veri toplama ve işleme elektroniği oluşturulacaktır.

 

project picture​

 

 

Çok Frekanslı Lorentz Alanları Ve Manyetik Alan Ölçümleri ile MR Ortamında Elektriksel Empedans Görüntülenmesi

Proje Koordinatörü: Prof. Dr. Nevzat G. Gençer

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Bütçesi: 720000 TL

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 01 Ekim 2019

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 2 doktora öğrencisi (yarı zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Manyetik-Akusto-Elektriksel Tomografi (MAET) insan vücudundaki dokuların elektriksel özelliklerini (iletkenlik ve dielektrik sabiti) görüntülemek için önerilen yeni bir görüntüleme tekniğidir. Bu yöntemde, statik manyetik alan ortamında uygulanan ultrason dalgalarının oluşturduğu titreşimler vücut içinde elektrik akım kaynakları yaratır. Belirlenen ultrason ışını yönünde ultrason hızında ilerleyen akım kaynakları vücut yüzeyinde elektrik potansiyeli ve manyetik alan dağılımı oluşturur. Elektrotlarla ölçülen yüzey potansiyelleri ve/veya bobinlerle ölçülen manyetik alanlar dokuların elektriksel özelliklerinin geri çatılmasında kullanılabilir. Literatürde MAET tekniği, prototip geliştirme çalışmalarında, masa üstü kalıcı mıknatıslarla (manyetik akı şiddeti yaklaşık 0.5 T), küçük görüntü alanlarında, elektrotlarla voltaj ölçümleri yapılarak, tek frekansta iletkenlik görüntüleri oluşturmak için denenmektedir.

Bu projede görüntü oluşturmada manyetik alan ölçümleri kullanılacaktır. Yüksek şiddetli (1.5-3T) statik manyetik alan içinde faz dizinli ultrason kullanarak, büyük görüntü alanlarında, özgün bobin tasarımlarıyla, hem iletkenlik hem dielektrik katsayısı görüntüleme için, çok frekanslı görüntüleme performansı, sayısal modellerle ve deneysel çalışmalarla araştırılacaktır. Bu amaçla büyük görüntü alanları içinde kullanılabilecek, istenen frekans bantlarında çalışabilecek yeni bobin tasarımları yapılacaktır. Bu bobinlere bağlı düşük gürültü seviyeli çok frekanslı veri toplama ve işleme elektroniği oluşturulacaktır.

 

project picture​

 

 

Genişletilmiş SWIR Bölgesinde Çalışan Delta Katkılı nBn Yapısında Kızılötesi Dedektör

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Serdar Kocaman

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıcı:

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı)

 

Bu projede, cisimlerin yansıma katsayılarının değişmesiyle SWIR uygulamaların arttığı genişletilmiş SWIR (eSWIR) dalgaboyu için InGaAs dedektör teknolojisi için literatürde ilk defa delta katkılama katmanları kullanılarak nBn tipi (yaklaşık 2.5 µm kesim dalga boylu) kızılötesi dedektör geliştirilecektir. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Kuantum Aygıtları ve Nanofotonik Araştırma Laboratuvarı (ODTÜ KANAL) kızılötesi dedektör teknolojilerinde uzmanlığının kapsadığı kızılötesi bölgeler (SWIR, eSWIR, MWIR, LWIR) ve malzeme teknolojileri (InGaAs, QWIP, HgCdTe) açısından dünyada sayılı birkaç araştırma grubu arasında bulunmaktadır. ODTÜ-KANAL, SWIR bandında geleneksel tek bantlı 1.7 µm kesim dalga boyunda geniş alanlı ve megapiksel odak düzlem dizinlerini başarıyla geliştirmiştir. eSWIR bandında da klasik pn eklemi yapısı kullanarak literatürdeki en iyi performansı gösteren dedektörleri göstermiştir. Bu projeyle de gelişmekte olan bir dedektör yapısı (nBn) kullanılarak eSWIR bandında dedektörler geliştirilecektir.

 

Serdar Hoca 1001 Pic.

 

 

Genişletilmiş SWIR Bölgesinde Çalışan Delta Katkılı nBn Yapısında Kızılötesi Dedektör

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Serdar Kocaman

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 24 Ay

Proje Başlangıcı:

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı)

 

Bu projede, cisimlerin yansıma katsayılarının değişmesiyle SWIR uygulamaların arttığı genişletilmiş SWIR (eSWIR) dalgaboyu için InGaAs dedektör teknolojisi için literatürde ilk defa delta katkılama katmanları kullanılarak nBn tipi (yaklaşık 2.5 µm kesim dalga boylu) kızılötesi dedektör geliştirilecektir. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Kuantum Aygıtları ve Nanofotonik Araştırma Laboratuvarı (ODTÜ KANAL) kızılötesi dedektör teknolojilerinde uzmanlığının kapsadığı kızılötesi bölgeler (SWIR, eSWIR, MWIR, LWIR) ve malzeme teknolojileri (InGaAs, QWIP, HgCdTe) açısından dünyada sayılı birkaç araştırma grubu arasında bulunmaktadır. ODTÜ-KANAL, SWIR bandında geleneksel tek bantlı 1.7 µm kesim dalga boyunda geniş alanlı ve megapiksel odak düzlem dizinlerini başarıyla geliştirmiştir. eSWIR bandında da klasik pn eklemi yapısı kullanarak literatürdeki en iyi performansı gösteren dedektörleri göstermiştir. Bu projeyle de gelişmekte olan bir dedektör yapısı (nBn) kullanılarak eSWIR bandında dedektörler geliştirilecektir.

 

Serdar Hoca 1001 Pic.

 

 

Depremde Zarar Görmüş Orta Gerilim Elektrik Dağıtım Şebekelerinde Ayağa Kaldırma için Karar Destek Yöntemlerinin Geliştirilmesi

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Murat Göl

Proje Takımı: Dr. Öğr. Üyesi Ebru Aydin Göl (ODTÜ-CENG), Dr. Öğr. Üyesi Burcu Güldür Erkal (Hacettepe Ü.-İnşaat Müh.)

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Gelişen teknoloji ile elektrik enerjisinin devamlılığı çok büyük bir önem kazanmıştır. Muhtemel bir felaket durumunda faaliyetlerini sürdürmek için elektrik enerjisine ihtiyaç duyan kritik müşteriler (hastaneler, kritik hükümet birimleri, askeri birimler, büyük sanayi kuruluşları vb.) mümkün olan en kısa sürede enerjilendirilmelidirler. Bu proje, deprem gibi felaket senaryolarını değerlendirmeyi ve elektrik dağıtım sisteminde oluşabilecek afet kaynaklı sorunların hızla ortadan kaldırılması için bir karar destek yöntemi geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Kesintiden sonra elektrik dağıtım sistemlerinin ayağa kaldırılması, araştırmacıların uzun süredir üzerinde çalıştığı bir sorundur. Özellikle gelişmekte olan iletişim teknolojisi ile bu alandaki karar destek faaliyetleri önemli ölçüde gelişmiştir, ancak ciddi bir afet sonrasında ayağa kaldırma stratejileri hala ciddi bir araştırma potansiyeline sahiptir. Operasyonel hatalardan ve afet olaylarından kaynaklanan aksaklıkları ayıran temel fark, ağ yapısında meydana gelen değişikliklerdir. Büyük bir afetten sonra, şebekedeki bazı bileşenler (elektrik kutupları, dağıtım transformatörleri, vs.) kullanılamaz hale gelebilir ve her şeyden önce bu bileşenlerin mevcut durumu bilinmeyebilir. Başka bir deyişle, sistem operatörü, bir deprem sonrası ayağa kaldırılması istenen şebekenin topolojisi hakkında sınırlı bilgiye sahip olabilir. Bu projede, sistem operatörünün depremde hasar gören ve belirsiz bir topolojiye sahip olan şebekenin ayağa kaldırılmasına yardımcı olacak bir karar destek yöntemi geliştirilecektir. Bu şekilde enerji kritik müşterilere en kısa sürede teslim edilecek, dizel jeneratör kullanım süresi en aza indirilecek, daha güvenilir ve sürekli enerjilendirme sağlanacaktır.

Muhtemel bir deprem durumu için kritik sistem elemanları (enerji santrali, güç hattı, trafo merkezi vb.) Değerlendirilecek ve bu elemanların deprem sonrası tepkisini tahmin etmek için dinamik performans analizi yapılacaktır. Bu analitik yöntemlerle, bir deprem sonrasında bu elemanların sağlam kalma olasılığı belirlenecektir. Böylece, performans değerlendirmesi için bir prosedür oluşturulacaktır. Geliştirilen prosedür online olarak çalışacak ve depremin yeri ve ciddiyetini kullanarak en gerçekçi sonuçları hesaplayacaktır. Bu bilginin gerçek zamanlı olarak internet üzerinden gözlemevleri ve deprem araştırma merkezlerinin veri sunucularından alınması öngörülmektedir.

Proje kapsamında gerçekleştirilen yapısal analizden sonucunda elde edilen başarısızlık olasılıklarını kullanan Markov Karar Sürecine dayanan bir karar destek yöntemi geliştirilecektir. Geliştirilen bu yöntem, sistem operatörüne optimum karar desteği sağlamak için gerçek zamanlı olarak çalışır. Ayrıca, ayağa kaldırma için alandan alınan bilgiler (bildirimler, havadan görüntüler, ekiplerden geri bildirim, vs.) ile sürekli olarak güncellenen bir strateji önerecektir. İyileştirilmiş karar destek yöntemi, şebekenin elektriksel özelliklerini dikkate alarak şebekenin sorunsuz bir şekilde ayağa kaldırılmasını amaçlayacaktır.

Orta gerilim dağıtım sistemlerinde yaygınlaşan dağıtılmış üretim birimleri, geliştirilen karar destek yöntemi ile değerlendirilecektir. Geleneksel üretim tesislerinin restorasyon süresini en aza indirgemek için mikro ağlar olarak çalışabilme kabiliyeti de bu karar destek yöntemiyle değerlendirilecektir.

 

 

 

Depremde Zarar Görmüş Orta Gerilim Elektrik Dağıtım Şebekelerinde Ayağa Kaldırma için Karar Destek Yöntemlerinin Geliştirilmesi

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Murat Göl

Proje Takımı: Dr. Öğr. Üyesi Ebru Aydin Göl (ODTÜ-CENG), Dr. Öğr. Üyesi Burcu Güldür Erkal (Hacettepe Ü.-İnşaat Müh.)

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Gelişen teknoloji ile elektrik enerjisinin devamlılığı çok büyük bir önem kazanmıştır. Muhtemel bir felaket durumunda faaliyetlerini sürdürmek için elektrik enerjisine ihtiyaç duyan kritik müşteriler (hastaneler, kritik hükümet birimleri, askeri birimler, büyük sanayi kuruluşları vb.) mümkün olan en kısa sürede enerjilendirilmelidirler. Bu proje, deprem gibi felaket senaryolarını değerlendirmeyi ve elektrik dağıtım sisteminde oluşabilecek afet kaynaklı sorunların hızla ortadan kaldırılması için bir karar destek yöntemi geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Kesintiden sonra elektrik dağıtım sistemlerinin ayağa kaldırılması, araştırmacıların uzun süredir üzerinde çalıştığı bir sorundur. Özellikle gelişmekte olan iletişim teknolojisi ile bu alandaki karar destek faaliyetleri önemli ölçüde gelişmiştir, ancak ciddi bir afet sonrasında ayağa kaldırma stratejileri hala ciddi bir araştırma potansiyeline sahiptir. Operasyonel hatalardan ve afet olaylarından kaynaklanan aksaklıkları ayıran temel fark, ağ yapısında meydana gelen değişikliklerdir. Büyük bir afetten sonra, şebekedeki bazı bileşenler (elektrik kutupları, dağıtım transformatörleri, vs.) kullanılamaz hale gelebilir ve her şeyden önce bu bileşenlerin mevcut durumu bilinmeyebilir. Başka bir deyişle, sistem operatörü, bir deprem sonrası ayağa kaldırılması istenen şebekenin topolojisi hakkında sınırlı bilgiye sahip olabilir. Bu projede, sistem operatörünün depremde hasar gören ve belirsiz bir topolojiye sahip olan şebekenin ayağa kaldırılmasına yardımcı olacak bir karar destek yöntemi geliştirilecektir. Bu şekilde enerji kritik müşterilere en kısa sürede teslim edilecek, dizel jeneratör kullanım süresi en aza indirilecek, daha güvenilir ve sürekli enerjilendirme sağlanacaktır.

Muhtemel bir deprem durumu için kritik sistem elemanları (enerji santrali, güç hattı, trafo merkezi vb.) Değerlendirilecek ve bu elemanların deprem sonrası tepkisini tahmin etmek için dinamik performans analizi yapılacaktır. Bu analitik yöntemlerle, bir deprem sonrasında bu elemanların sağlam kalma olasılığı belirlenecektir. Böylece, performans değerlendirmesi için bir prosedür oluşturulacaktır. Geliştirilen prosedür online olarak çalışacak ve depremin yeri ve ciddiyetini kullanarak en gerçekçi sonuçları hesaplayacaktır. Bu bilginin gerçek zamanlı olarak internet üzerinden gözlemevleri ve deprem araştırma merkezlerinin veri sunucularından alınması öngörülmektedir.

Proje kapsamında gerçekleştirilen yapısal analizden sonucunda elde edilen başarısızlık olasılıklarını kullanan Markov Karar Sürecine dayanan bir karar destek yöntemi geliştirilecektir. Geliştirilen bu yöntem, sistem operatörüne optimum karar desteği sağlamak için gerçek zamanlı olarak çalışır. Ayrıca, ayağa kaldırma için alandan alınan bilgiler (bildirimler, havadan görüntüler, ekiplerden geri bildirim, vs.) ile sürekli olarak güncellenen bir strateji önerecektir. İyileştirilmiş karar destek yöntemi, şebekenin elektriksel özelliklerini dikkate alarak şebekenin sorunsuz bir şekilde ayağa kaldırılmasını amaçlayacaktır.

Orta gerilim dağıtım sistemlerinde yaygınlaşan dağıtılmış üretim birimleri, geliştirilen karar destek yöntemi ile değerlendirilecektir. Geleneksel üretim tesislerinin restorasyon süresini en aza indirgemek için mikro ağlar olarak çalışabilme kabiliyeti de bu karar destek yöntemiyle değerlendirilecektir.

 

 

 

Nano-Plazmonik Uygulamalar İçin Nanoantenlerin Tasarımı, Optimizasyonu ve Üretimi (NANTEN)

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Özgür Ergül

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı: 15 Ekim  2018

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 3 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Radyo ve mikrodalga frekanslarındaki antenlerden farklı olarak, elektromanyetik spektrumun THz ve optik frekanslarında aktif olan nanoantenler, çalışma prensipleri bakımından çok küçük antenler olarak tarif edilebilmektedir. Bu bakımdan, alıcı anten olarak çalışan bir nanoanten, optik frekanslarındaki elektromanyetik dalgaları toplayıp terminaline aktarabilmekte ve bu sayede optik enerji hasatına olanak sağlamaktadır. Verici olarak çalışan bir nanoanten ise, terminali içine giren yabancı taneciklerin algılanmasını mümkün kılmaktadır. Bu da, özellikle biyoloji ve kimya alanlarında kullanılan ve yoğunluğu az ancak önemli kimyasalların ayırt edilebilmesini sağlamaktadır. Binlerce çeşit olabilecek nanoanten tasarımlarının ortaya konabilmesi için ise, bu yapıların çok hassas elektromanyetik benzetimleri gerekmektedir. Ancak, literatürde varolan çözücü ve yazılımlardaki hassasiyet ve verimlik problemlerinden dolayı karmaşık nanoanten yapıları gerçekçi olarak modellenememekte ve bunlarla elde edilen tasarımlar üretildiklerinde düşük performans göstermektedir. Bu projede Maxwell denklemlerinin yakınsama olmadan kullanıldığı, karmaşık nanoanten problemlerinin hassas, verimli, ve hızlı çözümlerini gerçekleştirebilen bir elektromanyetik çözücü ve optimizasyon mekanizması geliştirilecek, ve bu mekanizmanın kullanılmasıyla üstün nanoanten tasarımları elde edilecektir.

 

 

Nano-Plazmonik Uygulamalar İçin Nanoantenlerin Tasarımı, Optimizasyonu ve Üretimi (NANTEN)

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Özgür Ergül

Proje Tipi: TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı: 15 Ekim  2018

Desteklenen Personel: 2 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 3 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı)

 

Radyo ve mikrodalga frekanslarındaki antenlerden farklı olarak, elektromanyetik spektrumun THz ve optik frekanslarında aktif olan nanoantenler, çalışma prensipleri bakımından çok küçük antenler olarak tarif edilebilmektedir. Bu bakımdan, alıcı anten olarak çalışan bir nanoanten, optik frekanslarındaki elektromanyetik dalgaları toplayıp terminaline aktarabilmekte ve bu sayede optik enerji hasatına olanak sağlamaktadır. Verici olarak çalışan bir nanoanten ise, terminali içine giren yabancı taneciklerin algılanmasını mümkün kılmaktadır. Bu da, özellikle biyoloji ve kimya alanlarında kullanılan ve yoğunluğu az ancak önemli kimyasalların ayırt edilebilmesini sağlamaktadır. Binlerce çeşit olabilecek nanoanten tasarımlarının ortaya konabilmesi için ise, bu yapıların çok hassas elektromanyetik benzetimleri gerekmektedir. Ancak, literatürde varolan çözücü ve yazılımlardaki hassasiyet ve verimlik problemlerinden dolayı karmaşık nanoanten yapıları gerçekçi olarak modellenememekte ve bunlarla elde edilen tasarımlar üretildiklerinde düşük performans göstermektedir. Bu projede Maxwell denklemlerinin yakınsama olmadan kullanıldığı, karmaşık nanoanten problemlerinin hassas, verimli, ve hızlı çözümlerini gerçekleştirebilen bir elektromanyetik çözücü ve optimizasyon mekanizması geliştirilecek, ve bu mekanizmanın kullanılmasıyla üstün nanoanten tasarımları elde edilecektir.

 

 

Bayes Kestirim Yöntemlerinin Elektrokardiyografik Görüntülemeye Uygulanması

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz

Proje Tipi: TUBITAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı:

Desteklenen Personel: 2 Doktora Öğrencisi (tam zamanlı) ve 1 Yüksek Lisans Öğrencisi (tam zamanlı)

Kalp hastalıkların teşhisinde ilk başvurulan yöntem olan klasik 12 kanallı elektrokardiyografi (EKG), aritmilerin tespiti için yaygın olarak kullanılsa da, kalbin elektriksel potansiyellerinin detaylı dağılımlarını, kalpteki elektriksel iletim bozukluklarını ve aritmilerin kaynaklarını belirlemekte yetersiz kalmaktadır. İleri düzey tetkikler ise çoğunlukla invaziv olduğu için uygulamaları hastaya en hafifinden rahatsızlık vermekte, bazen de istenmeyen komplikasyonlara yol açabilmektedir. Son yıllarda, noninvaziv elektrokardiyografik görüntüleme (EKGG) yöntemi, klinikte yenilikçi bir yöntem olarak ilgi çekmeye başlamıştır. Bu yöntemde, çok kanallı EKG sistemleriyle kaydedilen vücut yüzeyi potansiyellerinden (VYP) ve gövdenin geometrik yapısıyla dokuların iletkenlik değerlerini kullanarak elde edilen matematiksel bir modelden faydalanarak kalpteki elektriksel potansiyeller hesaplanmaktadır. Özellikle normal iletim sistemine aykırı olarak elektriksel aktivitenin kalpteki bir odaktan kaynaklandığı prematüre ventriküler kasılım (PVC) adı verilen aritmi tipi, ileri seviyelerde fibrilasyona ve ölümlere yol açabildiği için EKGG’nin üzerinde durduğu bir aritmi tipi olmuştur. Klinik uygulamada bu aritmilerin tedavisi, invaziv elektrokardiyografik görüntüleme yöntemleriyle PVC odaklarının tespit edilmesi ve ablasyon uygulanması ile gerçekleştirilmektedir. Noninvaziv EKGG, bu odakların yerini ve kalp potansiyellerinin dağılımını ablasyon öncesi hekime sağlayarak, ablasyon planlaması yapabilme, böylece prosedürün süresini kısaltma potansiyeline sahiptir. Ancak EKGG’nin klinikte kabul gören bir yöntem haline gelebilmesi için modeldeki belirsizliklere karşı dayanıklı yenilikçi kestirim yöntemlerinin geliştirilmesine ve bu yöntemlerin klinik verilerle test edilmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu projedeki amacımız, istatistiksel kestirim yöntemlerini kullanarak, kalp yüzeyindeki elektriksel aktivitenin görüntülenmesi ve PVC odaklarının klinik olarak kabul edilebilir doğrulukta tespit edilebilmesidir. Bu yöntemlerde, belirsizlik içeren her parametre (epikart potansiyelleri başta olmak üzere, ölçüm hataları, geometrik modeldeki hatalar, bunların modellenmesinde kullanılan parametreler, vb), önsel olasılık yoğunluk fonksiyonları (pdf) vasıtasıyla modele dahil edilebilmekte, böylece çözümler deterministik yöntemlere göre daha yüksek doğrulukta elde edilebilmektedir. Ancak bu yöntemlerin başarısı için doğru modellerin ve önsel pdf’lerin kullanılması kritik önem taşır. Bu çalışmada, eldeki mevcut veriyi kullanarak önsel pdf’lerin nasıl seçileceği, model parametrelerindeki belirsizliklerin çözüme nasıl dahil edileceği, ve sonuçların doğruluğunun nasıl değerlendirileceği gibi, literatürde henüz sonuca varılamamış konulara açıklık getirilmesi hedeflenmiştir.

 

Bayes Kestirim Yöntemlerinin Elektrokardiyografik Görüntülemeye Uygulanması

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Yeşim Serinağaoğlu Doğrusöz

Proje Tipi: TUBITAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı

Proje Süresi: 30 Ay

Proje Başlangıcı:

Desteklenen Personel: 2 Doktora Öğrencisi (tam zamanlı) ve 1 Yüksek Lisans Öğrencisi (tam zamanlı)

Kalp hastalıkların teşhisinde ilk başvurulan yöntem olan klasik 12 kanallı elektrokardiyografi (EKG), aritmilerin tespiti için yaygın olarak kullanılsa da, kalbin elektriksel potansiyellerinin detaylı dağılımlarını, kalpteki elektriksel iletim bozukluklarını ve aritmilerin kaynaklarını belirlemekte yetersiz kalmaktadır. İleri düzey tetkikler ise çoğunlukla invaziv olduğu için uygulamaları hastaya en hafifinden rahatsızlık vermekte, bazen de istenmeyen komplikasyonlara yol açabilmektedir. Son yıllarda, noninvaziv elektrokardiyografik görüntüleme (EKGG) yöntemi, klinikte yenilikçi bir yöntem olarak ilgi çekmeye başlamıştır. Bu yöntemde, çok kanallı EKG sistemleriyle kaydedilen vücut yüzeyi potansiyellerinden (VYP) ve gövdenin geometrik yapısıyla dokuların iletkenlik değerlerini kullanarak elde edilen matematiksel bir modelden faydalanarak kalpteki elektriksel potansiyeller hesaplanmaktadır. Özellikle normal iletim sistemine aykırı olarak elektriksel aktivitenin kalpteki bir odaktan kaynaklandığı prematüre ventriküler kasılım (PVC) adı verilen aritmi tipi, ileri seviyelerde fibrilasyona ve ölümlere yol açabildiği için EKGG’nin üzerinde durduğu bir aritmi tipi olmuştur. Klinik uygulamada bu aritmilerin tedavisi, invaziv elektrokardiyografik görüntüleme yöntemleriyle PVC odaklarının tespit edilmesi ve ablasyon uygulanması ile gerçekleştirilmektedir. Noninvaziv EKGG, bu odakların yerini ve kalp potansiyellerinin dağılımını ablasyon öncesi hekime sağlayarak, ablasyon planlaması yapabilme, böylece prosedürün süresini kısaltma potansiyeline sahiptir. Ancak EKGG’nin klinikte kabul gören bir yöntem haline gelebilmesi için modeldeki belirsizliklere karşı dayanıklı yenilikçi kestirim yöntemlerinin geliştirilmesine ve bu yöntemlerin klinik verilerle test edilmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu projedeki amacımız, istatistiksel kestirim yöntemlerini kullanarak, kalp yüzeyindeki elektriksel aktivitenin görüntülenmesi ve PVC odaklarının klinik olarak kabul edilebilir doğrulukta tespit edilebilmesidir. Bu yöntemlerde, belirsizlik içeren her parametre (epikart potansiyelleri başta olmak üzere, ölçüm hataları, geometrik modeldeki hatalar, bunların modellenmesinde kullanılan parametreler, vb), önsel olasılık yoğunluk fonksiyonları (pdf) vasıtasıyla modele dahil edilebilmekte, böylece çözümler deterministik yöntemlere göre daha yüksek doğrulukta elde edilebilmektedir. Ancak bu yöntemlerin başarısı için doğru modellerin ve önsel pdf’lerin kullanılması kritik önem taşır. Bu çalışmada, eldeki mevcut veriyi kullanarak önsel pdf’lerin nasıl seçileceği, model parametrelerindeki belirsizliklerin çözüme nasıl dahil edileceği, ve sonuçların doğruluğunun nasıl değerlendirileceği gibi, literatürde henüz sonuca varılamamış konulara açıklık getirilmesi hedeflenmiştir.

 

ACCLOUD: FPGA ile Hızlandırılmış Bulut Mimarisi

Baş Araştırmacı: Prof. Ece Güran Schmidt

Proje Yöneticileri: Prof. Ece Güran Schmidt (ODTÜ), Yük. Müh. Alper Yazar (ASELSAN)

Proje Tipi: TÜBİTAK/ARDEB 1003 – Öncelikli Alanlar Ar-Ge Projeleri Destekleme Programı

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: April 2018

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı, 36 ay), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı, 18 ay)

accloud

Günümüzde veri merkezlerinin çoğu CPU, hafıza, depolama, ağ bant genişliği gibi kaynakları ölçeklendirilebilir ve esnek şekilde sunabilmek için sanal sunuculardan oluşan bulut tabanlı hizmetler sunmaktadır. Bir bulut veri merkezi kaynakları kullanıcılara IaaS, PaaS ve SaaS hizmetleri şeklinde sunabilir.

Altyapıda bulunan fiziksel donanım kaynakları ile sunulan sanal kaynakların arasındaki ilişkinin düzgün kurulması gerekmektedir. Bulut kaynaklarının heterojenliği, gelecek iş yükünün doğası gereği tahmin edilemez olması ve bulut kullanıcılarının beklentilerinin farklılıkları düşünüldüğü zaman bu zor bir problemdir. Nihai olarak istenen, kullanıcının ihtiyacına en uygun kaynağı seçip kullandırmaktır.

Bir yandan da FPGA'lerin donanım hızlandırıcı olarak kullanılması problemlerin özelliği ve boyutuna bağlı olarak sağladıkları daha iyi performans ve daha az güç tüketiminden dolayı gittikçe yaygınlaşmaktadır. En güncel çalışmalarda FPGA gibi donanım kaynaklarının bulut tabanlı veri merkezlerinde kullanımı incelenmektedir. Sanallaştırma ve dinamik kaynak ataması özellikler kullanılarak donanım kaynakları kusursuz bir şekilde bulut temelli veri merkezlerine entegre edilmelidir.

Bu projede bulut tabanlı veri merkezleri için ACCLOUD (ACcelerated CLOUD) adını verdiğimiz yenilikçi bir mimari önerilmektedir. Önerilen mimari ile FPGA kaynakları kullanıcılara Iaas, PaaS ve SaaS seviyelerinde sunulabilecektir. Bu mimaride var olan bulut sunucuları FPGA ile güçlendirilecek ya da FPGA kaynakları tek başlarına çalışacaktır. FPGA kaynakları yeniden yapılandırılabilir bölgeler tanımlanarak sanallaştırılacaktır. OpenStack yazılımı ve bileşenleri var olan sanal kaynaklar ile beraber sanal FPGA kaynaklarının yönetimi için kullanılacaktır. ACCLOUD'un birinci büyük katkısı diğer çalışmalardan farklı olarak donanım kaynaklarını IaaS, PaaS ve SaaS olarak sunmasıdır.

İkinci büyük katkı ise tamamen yenilikçi bir yaklaşım ile tasarlanacak olan ACCLOUD-MAN isimli kaynak yönetim yaklaşımının var olan CPU, hafıza, ağ genişliği ve disk kaynakları gibi kaynakların yanına FPGA bölgeleri gibi yeni tip kaynakları ekleyecek ve tüm kaynakları ve IaaS, PaaS ve SaaS seviyesindeki istekleri değerlendirerek yönetecek olmasıdır. Bu sayede ACCLOUD-MAN, kaynakları global optimum noktaya yakın bir yerde kullandıracak ve SaaS isteklerinde gerekirse donanım kaynaklarını da kullandırarak performans artışı sağlayacaktır.

Projenin üçüncü büyük katkısı ise ACCLOUD ve ACCLOUD-MAN tasarımının gerçek donanımlar üzerinde gerçeklenmesi, donanım ve simülasyon ortamında detaylı bir şekilde test edilmesi olacaktır.

Proje alanlarında yetkin kişilerin yer aldığı takımların çalıştığı, ODTÜ tarafından yürütülen bir ana ve ASELSAN tarafından yürütülen bir alt projeden oluşmaktadır. ODTÜ proje takımı bilgisayar ağları için yüksek hızlı donanım mimarisi tasarımlarının araştırılması ve geliştirilmesi konusunda, ASELSAN proje takımı ise FPGA tabanlı karmaşık mimarilerinin gerçeklenmesi konusunda tecrübelidir.
 

ACCLOUD: FPGA ile Hızlandırılmış Bulut Mimarisi

Baş Araştırmacı: Prof. Ece Güran Schmidt

Proje Yöneticileri: Prof. Ece Güran Schmidt (ODTÜ), Yük. Müh. Alper Yazar (ASELSAN)

Proje Tipi: TÜBİTAK/ARDEB 1003 – Öncelikli Alanlar Ar-Ge Projeleri Destekleme Programı

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: April 2018

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı, 36 ay), 2 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı, 18 ay)

accloud

Günümüzde veri merkezlerinin çoğu CPU, hafıza, depolama, ağ bant genişliği gibi kaynakları ölçeklendirilebilir ve esnek şekilde sunabilmek için sanal sunuculardan oluşan bulut tabanlı hizmetler sunmaktadır. Bir bulut veri merkezi kaynakları kullanıcılara IaaS, PaaS ve SaaS hizmetleri şeklinde sunabilir.

Altyapıda bulunan fiziksel donanım kaynakları ile sunulan sanal kaynakların arasındaki ilişkinin düzgün kurulması gerekmektedir. Bulut kaynaklarının heterojenliği, gelecek iş yükünün doğası gereği tahmin edilemez olması ve bulut kullanıcılarının beklentilerinin farklılıkları düşünüldüğü zaman bu zor bir problemdir. Nihai olarak istenen, kullanıcının ihtiyacına en uygun kaynağı seçip kullandırmaktır.

Bir yandan da FPGA'lerin donanım hızlandırıcı olarak kullanılması problemlerin özelliği ve boyutuna bağlı olarak sağladıkları daha iyi performans ve daha az güç tüketiminden dolayı gittikçe yaygınlaşmaktadır. En güncel çalışmalarda FPGA gibi donanım kaynaklarının bulut tabanlı veri merkezlerinde kullanımı incelenmektedir. Sanallaştırma ve dinamik kaynak ataması özellikler kullanılarak donanım kaynakları kusursuz bir şekilde bulut temelli veri merkezlerine entegre edilmelidir.

Bu projede bulut tabanlı veri merkezleri için ACCLOUD (ACcelerated CLOUD) adını verdiğimiz yenilikçi bir mimari önerilmektedir. Önerilen mimari ile FPGA kaynakları kullanıcılara Iaas, PaaS ve SaaS seviyelerinde sunulabilecektir. Bu mimaride var olan bulut sunucuları FPGA ile güçlendirilecek ya da FPGA kaynakları tek başlarına çalışacaktır. FPGA kaynakları yeniden yapılandırılabilir bölgeler tanımlanarak sanallaştırılacaktır. OpenStack yazılımı ve bileşenleri var olan sanal kaynaklar ile beraber sanal FPGA kaynaklarının yönetimi için kullanılacaktır. ACCLOUD'un birinci büyük katkısı diğer çalışmalardan farklı olarak donanım kaynaklarını IaaS, PaaS ve SaaS olarak sunmasıdır.

İkinci büyük katkı ise tamamen yenilikçi bir yaklaşım ile tasarlanacak olan ACCLOUD-MAN isimli kaynak yönetim yaklaşımının var olan CPU, hafıza, ağ genişliği ve disk kaynakları gibi kaynakların yanına FPGA bölgeleri gibi yeni tip kaynakları ekleyecek ve tüm kaynakları ve IaaS, PaaS ve SaaS seviyesindeki istekleri değerlendirerek yönetecek olmasıdır. Bu sayede ACCLOUD-MAN, kaynakları global optimum noktaya yakın bir yerde kullandıracak ve SaaS isteklerinde gerekirse donanım kaynaklarını da kullandırarak performans artışı sağlayacaktır.

Projenin üçüncü büyük katkısı ise ACCLOUD ve ACCLOUD-MAN tasarımının gerçek donanımlar üzerinde gerçeklenmesi, donanım ve simülasyon ortamında detaylı bir şekilde test edilmesi olacaktır.

Proje alanlarında yetkin kişilerin yer aldığı takımların çalıştığı, ODTÜ tarafından yürütülen bir ana ve ASELSAN tarafından yürütülen bir alt projeden oluşmaktadır. ODTÜ proje takımı bilgisayar ağları için yüksek hızlı donanım mimarisi tasarımlarının araştırılması ve geliştirilmesi konusunda, ASELSAN proje takımı ise FPGA tabanlı karmaşık mimarilerinin gerçeklenmesi konusunda tecrübelidir.
 

Geniş Bant, Çip Üzeri Optik Modülatör ve Anahtarlama Aygıtları

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Serdar Kocaman

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: 1 doktora ve 3 yüksek lisans öğrencisi katılacak.

Günümüzde yaygın olarak kullanılan platformlarında optik ve elektriksel yapılar beraber kullanılmaktadır. Verinin optik ve elektriksel alanlar arasında dönüştürülmesi gerekliliği ve elektriksel yapılarda hız olarak fiziksel limitlere dayanılmış olması, geleceğin internet platformlarında tamamıyla optik yapıların geniş yer bulacağını göstermektedir. Önerilen proje kapsamında optik modülatör ve anahtarlama yapabilen yapıların geliştirilmesi hedeflenmektedir. Geliştirilen yapılar optik tabanlı çalışmalarının getirdiği avantajlara ek olarak, özgün tasarımlar kullanılarak geniş bantlı olarak çalışacaklardır. Ayrıca, yapılar modern elektronik cihazların üretildikleri ortamlarda üretilebilecek şekilde çip üzerinde çalışacakları için seri üretime geçişleri de kolay ve düşük maliyetli olacaktır.

 

Geniş Bant, Çip Üzeri Optik Modülatör ve Anahtarlama Aygıtları

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Serdar Kocaman

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: 1 doktora ve 3 yüksek lisans öğrencisi katılacak.

Günümüzde yaygın olarak kullanılan platformlarında optik ve elektriksel yapılar beraber kullanılmaktadır. Verinin optik ve elektriksel alanlar arasında dönüştürülmesi gerekliliği ve elektriksel yapılarda hız olarak fiziksel limitlere dayanılmış olması, geleceğin internet platformlarında tamamıyla optik yapıların geniş yer bulacağını göstermektedir. Önerilen proje kapsamında optik modülatör ve anahtarlama yapabilen yapıların geliştirilmesi hedeflenmektedir. Geliştirilen yapılar optik tabanlı çalışmalarının getirdiği avantajlara ek olarak, özgün tasarımlar kullanılarak geniş bantlı olarak çalışacaklardır. Ayrıca, yapılar modern elektronik cihazların üretildikleri ortamlarda üretilebilecek şekilde çip üzerinde çalışacakları için seri üretime geçişleri de kolay ve düşük maliyetli olacaktır.

 

Yüksek Çözünürlüklü CMUT Ultrason Görüntüleme

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Barış Bayram (ULTRAMEMS)

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: Proje ile ilgili yürütülen araştırmalarda iki MS/PhD/mühendis (lisans ve üzeri mezun) ve iki lisans öğrencisi görev alacaktır.

Önerilen projenin damar görüntülemede üstün özellikleriyle sağlık alanında uluslararası düzeyde rekabetçi ve öncü bir çalışma olabileceği öngörülmektedir.

 

Yüksek Çözünürlüklü CMUT Ultrason Görüntüleme

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Barış Bayram (ULTRAMEMS)

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: Proje ile ilgili yürütülen araştırmalarda iki MS/PhD/mühendis (lisans ve üzeri mezun) ve iki lisans öğrencisi görev alacaktır.

Önerilen projenin damar görüntülemede üstün özellikleriyle sağlık alanında uluslararası düzeyde rekabetçi ve öncü bir çalışma olabileceği öngörülmektedir.

 

Foto-Süzgeci ile Sıkıştırılmış Spektral Görüntüleme

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Figen Öktem

Proje Türü: TÜBİTAK/ARDEB 3501 – Kariyer Geliştirme Programı

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: Ekim 2017

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi 

Spektral görüntüleme, yani uzamsal bilginin dalga boyuna göre algılanması, fizik, kimya, biyoloji, tıp, astronomi, ve uzaktan algılama gibi çok çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan, temel bir teşhis aracıdır. Ancak elde edilmesi amaçlanan üç-boyutlu görüntü bilgisinin iki-boyutlu detektörlerle kaydedilmesi gerekmekte, bu da görüntüleme tekniğinin uzamsal ve spektral kapsamında kaçınılmaz sınırlamalara neden olmaktadır. Örneğin, yaygın olarak kullanılan, dalga-boyunda filtrelemeye dayalı spektral kameraların uzamsal ve spektral çözünürlüğü, optik parçalarının üretilebilirliği ve maliyetiyle sınırlıdır.

Bu projede, filtrelemeye dayalı spektral kameraların fiziksel limitlerini aşmaya imkan tanıyabilecek, yenilikçi spektral görüntüleme teknikleri geliştirilecek ve deneysel başarımları incelenecektir. Geliştirilecek teknikler, hesaplamalı görüntülemeye dayanmaktadır. Görüntüleme işlevi, foton-süzgeci içeren bir optik sistem ile veri-işleme birimi arasında paylaştırılacaktır. Optik sistemden ölçümler alınacak; alınan bu ölçümler veri-işleme biriminde ters problem çözümünde kullanılarak spektral görüntüler sayısal olarak oluşturulacaktır. Bu amaçla, sıkıştırılmış algılama teorisinden ve güncel görüntü geri oluşturma yaklaşımlarından yararlanılacaktır. Foton süzgeci kullanılması sayesinde, özellikle morötesi ve x-ışını gibi kısa dalga boylarında, klasik spektral görüntüleme tekniklerinin ulaşamadığı, (kırınımla-sınırlı) yüksek uzamsal çözünürlüğe erişilmesi beklenmektedir. Ayrıca filtrelemeye-dayalı spektral kameralarla fiziksel olarak elde edilmesi mümkün olmayan spektral çözünürlüğün, bu hesaplamaya dayalı yeni görüntüleme tekniğiyle mümkün hale gelebileceği düşünülmektedir. Prototipler üretilerek, bu umut vadeden özellikler sadece sayısal benzetimler yoluyla değil deneysel olarak da test edilecektir.

Proje kapsamında, University of Illinois at Urbana-Champaign ve NASA Goddard Space Flight Center ile işbirliği yapılacaktır. Ayrıca proje süresince, tam-zamanlı birer yüksek lisans ve doktora öğrencisi ile iki lisans öğrencisine burs sağlanacak; böylece ülkemizde henüz çok gelişmemiş olan ve çok sayıda Nobel ödülüne sahip hesaplamalı görüntüleme alanına araştırmacı kazandırılacaktır.

Projede hâlihazırda iki lisans öğrencisi METU EE STAR Programı (http://star.eee.metu.edu.tr/current-program/) kapsamında çalışmalar yürütmektedir. Projeye tam-zamanlı bursiyer olarak dahil olacak ve yüksek motivasyona sahip birer yüksek lisans ve doktora öğrencisi aramaktayız. 

 

Foto-Süzgeci ile Sıkıştırılmış Spektral Görüntüleme

Proje Yürütücüsü: Dr. Öğr. Üyesi Figen Öktem

Proje Türü: TÜBİTAK/ARDEB 3501 – Kariyer Geliştirme Programı

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: Ekim 2017

Desteklenen Personel: 1 doktora öğrencisi (tam zamanlı), 1 yüksek lisans öğrencisi (tam zamanlı), 2 lisans öğrencisi 

Spektral görüntüleme, yani uzamsal bilginin dalga boyuna göre algılanması, fizik, kimya, biyoloji, tıp, astronomi, ve uzaktan algılama gibi çok çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan, temel bir teşhis aracıdır. Ancak elde edilmesi amaçlanan üç-boyutlu görüntü bilgisinin iki-boyutlu detektörlerle kaydedilmesi gerekmekte, bu da görüntüleme tekniğinin uzamsal ve spektral kapsamında kaçınılmaz sınırlamalara neden olmaktadır. Örneğin, yaygın olarak kullanılan, dalga-boyunda filtrelemeye dayalı spektral kameraların uzamsal ve spektral çözünürlüğü, optik parçalarının üretilebilirliği ve maliyetiyle sınırlıdır.

Bu projede, filtrelemeye dayalı spektral kameraların fiziksel limitlerini aşmaya imkan tanıyabilecek, yenilikçi spektral görüntüleme teknikleri geliştirilecek ve deneysel başarımları incelenecektir. Geliştirilecek teknikler, hesaplamalı görüntülemeye dayanmaktadır. Görüntüleme işlevi, foton-süzgeci içeren bir optik sistem ile veri-işleme birimi arasında paylaştırılacaktır. Optik sistemden ölçümler alınacak; alınan bu ölçümler veri-işleme biriminde ters problem çözümünde kullanılarak spektral görüntüler sayısal olarak oluşturulacaktır. Bu amaçla, sıkıştırılmış algılama teorisinden ve güncel görüntü geri oluşturma yaklaşımlarından yararlanılacaktır. Foton süzgeci kullanılması sayesinde, özellikle morötesi ve x-ışını gibi kısa dalga boylarında, klasik spektral görüntüleme tekniklerinin ulaşamadığı, (kırınımla-sınırlı) yüksek uzamsal çözünürlüğe erişilmesi beklenmektedir. Ayrıca filtrelemeye-dayalı spektral kameralarla fiziksel olarak elde edilmesi mümkün olmayan spektral çözünürlüğün, bu hesaplamaya dayalı yeni görüntüleme tekniğiyle mümkün hale gelebileceği düşünülmektedir. Prototipler üretilerek, bu umut vadeden özellikler sadece sayısal benzetimler yoluyla değil deneysel olarak da test edilecektir.

Proje kapsamında, University of Illinois at Urbana-Champaign ve NASA Goddard Space Flight Center ile işbirliği yapılacaktır. Ayrıca proje süresince, tam-zamanlı birer yüksek lisans ve doktora öğrencisi ile iki lisans öğrencisine burs sağlanacak; böylece ülkemizde henüz çok gelişmemiş olan ve çok sayıda Nobel ödülüne sahip hesaplamalı görüntüleme alanına araştırmacı kazandırılacaktır.

Projede hâlihazırda iki lisans öğrencisi METU EE STAR Programı (http://star.eee.metu.edu.tr/current-program/) kapsamında çalışmalar yürütmektedir. Projeye tam-zamanlı bursiyer olarak dahil olacak ve yüksek motivasyona sahip birer yüksek lisans ve doktora öğrencisi aramaktayız. 

 

Beyin Kanaması Tespiti için Temassız Ultrasonik MEMS Detektör

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Barış Bayram (ULTRAMEMS)

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: Proje ile ilgili yürütülen araştırmalarda bir MS/PhD ve iki lisans öğrencisi görev alacaktır.

Beyinde kanamanın ilk 1.5 saat içinde tespit edilmesi, bir hastada kalıcı beyin hasarından kaçınmak için kritik önem taşır. Ancak, karmaşık mekanizmaları ve yüksek maliyetli olmaları nedeniyle MRI (Manyetik rezonans görüntüleme) ve CT (Bilgisayarlı Tomografi) gibi cihazlar gerekli zaman aralığında ulaşılabilir olmayabiliyor. Bu proje, insan beyni içindeki kanamayı tespit eden bir metod önerir.

 

Beyin Kanaması Tespiti için Temassız Ultrasonik MEMS Detektör

Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Barış Bayram (ULTRAMEMS)

Proje Süresi: 36 Ay

Proje Başlangıcı: 2017

Desteklenen Personel: Proje ile ilgili yürütülen araştırmalarda bir MS/PhD ve iki lisans öğrencisi görev alacaktır.

Beyinde kanamanın ilk 1.5 saat içinde tespit edilmesi, bir hastada kalıcı beyin hasarından kaçınmak için kritik önem taşır. Ancak, karmaşık mekanizmaları ve yüksek maliyetli olmaları nedeniyle MRI (Manyetik rezonans görüntüleme) ve CT (Bilgisayarlı Tomografi) gibi cihazlar gerekli zaman aralığında ulaşılabilir olmayabiliyor. Bu proje, insan beyni içindeki kanamayı tespit eden bir metod önerir.