“Sen de Bilim İçin Koş!” Projesiyle Desteklenen İrem Akdoğan, Almanya’da Bilimsel Çalışmasını Sundu

Türkiye İş Bankası 46. İstanbul Maratonu kapsamında hayata geçirdiğimiz “Sen de Bilim için Koş!” projesinde elde edilen bağışlarla, dört doktora öğrencisinin yurt dışında düzenlenen bilimsel konferanslara katılımını destekledik.

İrem Akdoğan yürüttüğü doktora araştırması kapsamında elde ettiği önemli bilimsel bulguları, 24–28 Ağustos 2025 tarihleri arasında Almanya’nın Mainz kentinde düzenlenen European Conference on Visual Perception’da (ECVP) başarıyla sundu. Konferansta, insan beynindeki dikkat ve farkındalık süreçlerini anlamaya yönelik yüksek yoğunluklu EEG verileri ile eğitilmiş makine öğrenmesi modelleri kullanılarak geliştirilen öncü bir sinirsel sınıflandırma çalışmasını paylaştı.

 

İrem Akdoğan kimdir?

Lisans eğitimini Bilgisayar Mühendisliği, yüksek lisansını Sinirbilim alanında Bilkent Üniversitesi’nde tamamlayan İrem Akdoğan aynı üniversitede Hesaplamalı Sinirbilim konusunda doktora çalışmalarına devam ediyor. Araştırmaları görsel algı, dikkat, farkındalık ve sinirsel gürültünün algısal süreçlere etkisi gibi bilişsel nörobilim konularını kapsıyor. Bu konuları yüksek yoğunluklu EEG kayıtları, grafik tabanlı analizler ve makine öğrenimi yöntemleriyle inceleyen Akdoğan’ın doktora çalışmaları TÜBİTAK tarafından destekleniyor, aynı zamanda TÜBİTAK destekli projelerde yürütücü olarak görev alıyor. Bu çalışmalarda görsel algı, dikkat, farkındalık ve sinirsel gürültünün algısal süreçlere etkisi gibi konuları yüksek yoğunluklu EEG kayıtları, grafik tabanlı analizler ve makine öğrenimi yöntemleriyle disiplinler arası biçimde inceliyor.

 

Konferansta sunulan çalışma: Dikkat ve Farkındalık Süreçlerinin Beyin Salınımlarından Makine Öğrenmesi ile Çözülmesi

İrem Akdoğan bu çalışmada dikkat ve farkındalık gibi temel bilişsel süreçlerin EEG ile ölçülen beyin salınımları üzerinden nasıl çözümlenebileceğini ortaya koydu. “Decoding Oscillatory Patterns of Attention Load in Perceived Visibility Multivariate EEG Classification” başlıklı sunumda, EEG sinyallerinden elde edilen zaman-frekans desenlerinin, bir uyaranın fark edilip edilmediğini yüksek doğrulukla öngörebildiği gösterildi. Geliştirilen sınıflandırma modeli, özellikle dikkatli algılamayı karakterize eden özgün salınımsal örüntüleri ortaya çıkardı. Bu yaklaşım, hem görsel farkındalık mekanizmalarının daha derinlemesine anlaşılmasına katkı sağlıyor hem de hesaplamalı nörobilim ile yapay zekâ yöntemlerinin etkileşimli kullanımına örnek teşkil ediyor.

İrem Akdoğan’ı katkısından dolayı tebrik ediyor, bilimsel çalışmalarında başarılarının devamını diliyoruz.