Aksiyon potansiyellerinin gerçek zamanlı kümelenmesi için gözetimsiz ve refrakterlik destekli bir algoritma tasarımı

lektrofizyolojik sinyallerin içerisindeki aksiyon potansiyellerini, sinirbilim çalışmalarında kullanılabilmeleri için kümeleyen algoritmalara spayk kümeleme algoritmaları denir. Bu çalışmada, mevcut çevrimiçi ve gözetimsiz algoritmalardan daha iyi performans gösteren ve eşikleri uyarlamalı olarak hesaplayan gözetimsiz ve çevrimiçi bir spayk kümeleme algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritma geliştirilirken, Öklid mesafesine dayalı, şekil eşleştirme tipi bir algoritma olan OSort temel alınmıştır. Spaykların yakalanması için NEO metodu; yakalananların da dört defa üst örneklenmesi için Pencereli Sinc İnterpolasyon yöntemi kullanılmıştır. Spaykların yanlış kümelenmesini önlemek için spaykların tepe noktalarını baz alan bir refrakterlik kontrol mekanizması geliştirilmiştir. Farklı nöronlara ait spayk şekillerinin benzer olduğu durumlarda spaykların yanlış kümelenmesini önlemek için, bir spaykın kendisine ikinci en yakın kümeye ait olma ihtimalini kontrol eden bir blok tasarlanmıştır. Algoritmanın gelecekte, uygun fiyatlı FPGA kartlarla, gerçek zamanlı çalışmalarda kullanılabilmesi için matematiksel olarak kompleks işlemlerin kullanımından kaçınılmıştır. Algoritmanın, literatürdeki popüler çevrimiçi algoritmalardan istatistiksel olarak anlamlı ölçüde iyi performans gösterdiği ve çevrimdışı olanlardan istatistiksel olarak anlamsız ölçüde kötü performans gösterdiği görülmüştür. Sunulan bu tez, kompleks algoritmalar kullanmadan da spaykları yüksek doğrulukla, çevrimiçi ve gözetimsiz şekilde kümelemenin mümkün olduğunu göstermiştir. Bu tür algoritmaların, spayk kümeleme uygulamalarının kullanıldığı sinirbilim çalışmalarının yaygınlaşmasını desteklemesi beklenmektedir.