Kurslar – 18. Ulusal Sinirbilim Kongresi USK2020
Kurslar Mekan Zaman Katılım Ücreti
Kurs 1: Bilişsel sinirbilim araştırmalarında EEG kullanımı: Temel ve ileri düzey analiz teknikleri Salon I Öğleden önce 100 TL
Kurs 2: Manyetik rezonans görüntüleme ile beyin işlevsel bağlantısallık ve yapısal morfometri analizleri Salon II Tüm gün 150 TL
Kurs 3: İnsan sinir ağlarının yapı ve fonksiyonlarının EMG ve Refleks metodları ile araştırılması Salon III Tüm gün 150 TL
Kurs 4: Göz izleme yöntemleri Salon I Öğleden sonra 100 TL
Kurs 5: fNIRS optik beyin görüntüleme yöntemi ve uygulamaları Salon IV Öğleden sonra 100 TL
Kurs 6: MR görüntülerinde beyinde bulunan tümör hacminin hesaplanması Salon IV Öğleden önce 100 TL
• 18. Ulusal Sinirbilim Kongresi kapsamında kongrenin ilk günü her düzeyde sinirbilimcilere yönelik olarak altı farklı kurs düzenlenecektir.
• Kurs programı web sayfasında ayrıca sunulacak ve katılımcılara gönderilecektir.
• Kurs kapasiteleri sınırlı olduğundan başvuru sırasına göre ilk başvuranlar öncelikli olarak kabul edilecektir.
• Kurslarla ilgili detaylı bilgiler (konu, amaç, kapsam, katılımcı sayısı, kurs ücreti vb) aşağıda sunulmaktadır.
Kurs 1: Bilişsel sinirbilim araştırmalarında EEG kullanımı: Temel ve ileri düzey analiz teknikleri
Eğiticiler: Dr. Öğretim Üyesi Burcu Ayşen Ürgen, Berfin Aydın, Hilal Nizamoğlu, Sena Er, Hüseyin Orkun Elmas
Hedef Kitle: Araştırmalarında EEG kullanmak isteyen bilişsel sinirbilim araştırmacıları (öğrenci, doktora sonrası araştırmacı ya da öğretim üyesi)
En az-en çok kursiyer: 10-50
Bu kurs, bilişsel sinirbilimdeki önemli araştırma tekniklerinden biri olan elektroensefalografinin (EEG) temel prensiplerini ve güncel analiz tekniklerini öğretmeyi amaçlamaktadır. EEG'nin insan beyninin fizyolojisinin yanı sıra algılama, biliş ve davranış hakkında neler ortaya koyabildiği tartışılacaktır. Bu kursta öğrenciler şu konular hakkında temel bilgiler edinecektir: 1) Bilişsel sinirbilimde EEG ile ne tür araştırma sorularının cevaplanabileceği hakkında teorik bilgi, 2) EEG deney tasarımı hakkında pratik ipuçları, 3) EEG verilerini analiz etmeden önce önemli olan ön işleme teknikleri, 4) temel analiz teknikleri olarak, olaya ilişkin potansiyeller (ERP'ler) ve kortikal salınımlar, 5) yaygın olarak kullanılan ERP bileşenlerinin ve kortikal salınımların fonksiyonel önemi hakkında teorik bilgi, 6) model sınıflandırması (BCI araştırmalarında yaygın olarak kullanılan) ve temsili benzerlik gibi ileri çok değişkenli analiz teknikleri.
This course covers the theory of electroencephalography (EEG) as a method of investigation in cognitive neuroscience. It explores what EEG reveals about perception, cognition, and action as well as the physiology of the human brain. The course aims to provide students 1) theoretical knowledge about how EEG can be used to address research questions in cognitive neuroscience, 2) practical tips about EEG experimental design, 3) preprocessing techniques that are important before analyzing the EEG data, 4) basic analysis techniques including event-related potentials (ERPs) and cortical oscillations, 5) theoretical knowledge about the functional significance of commonly used ERP components and cortical oscillations, 6) advanced multivariate analysis techniques such as pattern classification (commonly used in BCI research) and representational similarity analysis.
Kurs 2: Manyetik rezonans görüntüleme ile beyin işlevsel bağlantısallık ve yapısal morfometri analizleri
Eğiticiler: Dr. Öğretim Üyesi Ali Bayram, Prof. Dr. Metehan Çiçek, Prof. Dr. Tamer Demiralp, Dr. Öüretim Üyesi Sertaç Üstün, Dr. Gözde Kızılateş Evin, Gözde Vatansever, Uzm. Psk. Ulaş Ay
Hedef Kitle: Kursun hedef kitlesi işlevsel ve yapısal manyetik rezonans görüntüleme yöntemlerine ve bu yöntemlerin standart analizine ilişkin genel fikir sahibi olan, daha ileri düzey bağlantısallık yöntemlerini ve morfometrik analizleri öğrenmeyi hedefleyen yüksek lisans ve doktora öğrencileridir.
Format: Kuramsal ve Uygulamalı
En az-en çok kursiyer: 10-
MR görüntüleme, yüksek mekansal çözünürlüğü noninvazif olarak sağlayan ileri bir görüntüleme tekniği olarak klinikte ve deneysel araştırmalarda yaygın kullanım alanı bulmuştur. Gelişen MR ölçüm ve analiz teknikleriyle çeşitli işlevlerden sorumlu beyin devrelerini ortaya çıkarmayı amaçlayan bağlantısallık yöntemlerinin sayısı artmış ve bağlantısallık çalışmaları literatürde baskın hale gelmiştir. Bağlantısallık analizi sayesinde beyin, ayrı bölgeler şeklinde değil; geniş devreler (konnektom) şeklinde ele alınarak incelenmeye başlanmıştır. Yapısal bağlantısallık beynin anatomisiyle ilgili bilgiler sunarken işlevsel ve etkin bağlantısallık, nöral devrelerin bir işlevi yerine getirmek üzere nasıl çalıştığının anlaşılabilmesini sağlar. İşlevsel bağlantısallık yöntemi, farklı beyin bölgelerinin aktivasyonları arasında korelasyon olup olmadığını inceleyerek istatistiksel bir bağlantısallık ortaya koyar. İşlevsel bağlantısallık analizi için geliştirilmiş programlardan CONN, bu korelasyonu inceleyerek dinlenimde aktif olan beyin devreleri hakkında bilgi verebilir. Etkin bağlantısallık yöntemleri, nöral devreyi oluşturan birimlerden birinin, bir görev varlığında diğeri üzerindeki etkisini açıklayabilmesiyle ayrılır. Bu bağlamda etkin bağlantısallık yöntemleri, nöral devrelerin çalışmasını açıklarken nedensel çıkarım yapmaya olanak sağlamış olur. Psikofizyolojik Etkileşim iki beyin bölgesi aktivasyonları arasında, görevle birlikte güçlenen korelasyonu ortaya çıkarır. Bu sayede görevden sorumlu nöral devre araştırılabilir. Kursun ikinci yarısında, yapısal MR görüntülerinin sunduğu bilginin nicel analizi için geliştirilmiş çeşitli morfometri yaklaşımlarına değinilecektir. Yapısal MR görüntüleri üzerinden yapılabilecek değerlendirmeler, görsel skorlamadan otomatik parselasyona kadar geniş bir skalada morfometrik bilgi sunar. İleri morfometrik bilgiler kapsamında; kortikal kalınlık, hacim ve yüzey alanı gibi ölçütlerin yanı sıra gri madde konsantrasyonu gibi voksel temelli yaklaşımlarla elde edilen parametreler de bulunur. Bu kurs kapsamında yüzey temelli ve voksel temelli analizler için kullanılan MATLAB tabanlı CAT12 (http://www.neuro.uni-jena.de/cat/) yazılımı teorik anlatımlarla tanıtılacak ve örnek bir veri seti üzerinden yapılacak uygulamalı analizlerle katılımcıların pratiği geliştirilecektir. Bu örnek uygulamalarda kullanılan yöntem ve elde edilen sonuçlar makale formatında raporlanacak ve görselleştirilecektir.
MR imaging has found widespread use in clinic and experimental research as an advanced imaging technique that provides high spatial resolution noninvasively. With developing MR measurement and analysis techniques, the number of connectivity methods aiming to reveal brain circuits responsible for various functions has increased, and connectivity studies have become dominant in the literature. Thanks to the connectivity analysis, the brain has been started to be studied not as separate regions but as wide circuits (connectome). Structural connectivity provides information about the anatomy of the brain, while functional and effective connectivity provides an understanding of how neural circuits work to perform a function. The functional connectivity reveals statistical connectivity by examining whether there are correlations between the activations of different brain regions. CONN, one of the programs developed for functional connectivity analysis, can examine this correlation and provide information about brain circuits active in the rest condition. Effective connectivity methods differ when one of the units that make up the neural circuit can explain its effect on the other in the presence of a task. In this context, effective connectivity methods allow causal inference when explaining the operation of neural circuits. Psychophysiological Interaction reveals the correlation change between the brain regions in the task condition. In this way, the neural circuit responsible for the task can be investigated. In the second half of the course, various morphometry approaches developed for quantitative analysis of structural information provided by MR images will be discussed. Evaluations that can be made on structural MR images provide morphometric information on a wide scale from visual scoring to automatic parceling. Within the scope of advanced morphometric information; In addition to measurements such as cortical thickness, volume, and surface area, values obtained with voxel-based approaches such as gray matter concentration are also found. Within this course, MATLAB-based CAT12 (http://www.neuro.uni-jena.de/cat/) software used for surface-based and voxel-based analysis will be introduced with theoretical explanations and the practice of the participants will be improved with applied analyzes to be carried out on a sample data set. The method used and the results obtained in these sample applications will be reported and visualized in the article format.
Kurs 3: İnsan sinir ağlarının yapı ve fonksiyonlarının EMG ve Refleks metodları ile araştırılması
Eğiticiler: Prof. Dr. Kemal Türker, Dr. Betilay Topkara Arslan
Hedef Kitle: Yüksek lisans ve doktora öğrencisi, uzman, doktora sonrası araştırmacı, öğretim üyesi araştırmacı, klinik araştırmacı. Hedef kitle bu konulara ilgi duyan kişilerden oluşabilir. Temel fizyoloji bilgisi dışında herhangi bir ön bilgiye ihtiyaç yoktur.
En az-en çok kursiyer: 5-30
Bir kara kutu gibi olan human sinir sistemini ve onun içerisindeki sinir ağlarının yapı ve fonksiyonlarının incelenmesi işlemi sadece dolaylı metodlar kullanılarak yapılabilir. Bu metodlar genelde bu kara kutuya bir uyarı göndermek ve uyarının oluşturduğu etkileri kaslardan yazdırmak şeklinde olmaktadır. Klasik sistemlerde uyarı sonucu oluşan etkilerin ölçülmesi için rektifiye edilmiş yüzeysel elektromiyografinin (EMG) uyarı etrafında ortalaması alınmaktadır. Ancak, biz beyin dilimlerinde yaptığımız çalışmalarda klasik sistemlerin hatalar içerdiğini gösterdik ve sinir ağlarının yapı ve fonksiyonlarını hatasız olarak ortaya çıkarabilen bir metod geliştirdik. Bu kursda hem EMG nin kaynağı ve özellikleri ve hem de refleks yöntemleri ile sinir ağlarının fonksiyonlarının araştırılması işlemleri anlatılacaktır. İlişikteki makalelerin kritik olarak okunması kursun iyi anlaşılması için faydalı olacaktır.
Taking the human nervous system as a black box, properties of the neuronal networks within the black box can only be estimated using indirect methods. These methods involve delivering an input to the black box and recording the stimulus-evoked output of the black box using electrodes on or in muscles. Classically stimulus-evoked responses of human motor unit potentials are analyzed using surface EMG and peristimulus time histogram of single motor units. Using regularly discharging motor neurons in brain slices we have shown that these earlier methods make dramatic errors in estimating neuronal networks. We have developed and tested a novel method (peristimulus frequencygram) that overcomes entrenched errors of the classical analysis methods. This technical workshop will compare and contrast classical and novel methods for estimating neuronal networks using direct recordings obtained from volunteers. Critically reading the following papers will help you understand the course.
1. TÜRKER, K.S. (1993) Electromyography: Some methodological problems and issues - Professional Perspective, Physical Therapy, 73:698-710.
2. TÜRKER, K.S. and CHENG, H.B. (1994) Motor-unit firing frequency can be used for the estimation of synaptic potentials in human motoneurones. Journal of Neuroscience Methods, 53:225-234.
3. TÜRKER, K.S. and POWERS, R.K. (2005) Black box revisited: A technique for estimating postsynaptic potentials in neurons. Trends in Neuroscience, 28:379-386.
Kurs 4: Göz izleme yöntemleri
Eğiticiler: Doç. Dr. Cengiz Acartürk
Hedef Kitle: Lisans öğrencileri, lisansüstü öğrenciler, göz izleme teknolojileri ile ilgili araştırmacılar.
En az-en çok kursiyer: 5-25
Bu kurs kapsamında göz hareketleri üç bölümde incelenecektir. Birinci bölümde okülomotor sistem ve görsel dikkat ilişkisi tanıtılacaktır. Özellikle okülomotor sistemin kontrolü ve görmenin psikofiziği konularına değinilecektir. İkinci bölümde göz hareketlerini kaydeden sistemler tanıtılacaktır. Özellikle donanımlar ve yazılımlar taranacak, göz izleme deneyleri tasarımında dikkat edilmesi konular ele alınacak, göz izleme ve sözlü deney protokolleri sunulacak, göz hareketi olaylarının taksonomisi anlatılacaktır. Son bölümde göz hareketi araştırmaları konusunda günce başlıklar ele alınacak, özellikle klinik araştırmalarda göz izleme yöntemlerinin kullanılması, müşterek dikkat, ikili ve çoklu göz izleme konuları ele alınacaktır.
Eye movements will be investigated in three parts in this course. In the first part, the relationship between the oculomotor system and attention will be introduced. In the second part, eye movement recording systems will be introduced. In particular, the hardware and software, design aspects of eye movement recording experiments, sample verbal protocols and eye movement protocols, and a taxonomy of eye movements will be introduced. In the final part, current topics in eye movement research will be introduced, including the use of eye tracking methodology in clinical research, joint attention, and dual and multiple eye tracking.
Kurs 5: fNIRS optik beyin görüntüleme yöntemi ve uygulamaları
Eğiticiler: Dr. Öğretim Üyesi Murat Perit Çakır
Hedef Kitle: Yüksek lisans/doktor öğrencileri, fNIRS yöntemiyle ilgilenen araştırmacılar
İşlevsel Yakın-Kızılaltı Tayfölçümü kolay kullanımı, portatif olması ve sağladığı zamansal/uzamsal çözünürlük dengesi nedeniyle son dönemde bilişsel sinirbilim alanında kullanımı giderek artan bir nörogörüntüleme yöntemidir. fNIRS yöntemi yakın-kızılaltı yelpazesinde oksi- ve deoksi-hemoglobin proteini ile etkileşime girdiği bilinen özel dalgaboylarında ışınlar kullanarak beyin yüzeyinde yer alan kılcal damarlarda gerçekleşen hemodinamik değişikliklerin izlenebilmesini sağlamaktadır. Derin beyin bölgelerinin izlenememesi ve nörolojik hareketlerin kan dolaşımına etkisini izleyen dolaylı bir yöntem olması gibi kısıtlarına rağmen, taşınabilir olması ve nispeten basit bir veri toplama ve analiz akışına sahip olması nedeniyle fNIRS yönteminin özellikle simülatör eğitimi sırasında öğrenme ve bilişsel işyükü takibi yapılması ve birden fazla sensörle sosyal etkileşim süreçlerinin izlenmesi gibi uygulamalarda kullanımı giderek artmaktadır. Önerilen kurs kapsamında fNIRS yönteminin dayandığı fizyolojik ve optik prensiplerin anlatılması, sıklıkla kullanılan veri işleme algoritmaları ve deney desenleri hakkında bilgi verilmesi, ve fNIRS kullanılarak yürütülen uçuş simülatörü ve hiper-tarama çalışmalarından örnekler sunulması planlanmaktadır.
Functional Near-infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging modality that is attracting increasing interest in cognitive neuroscience due to its ease of use, portability, and good balance of temporal and spatial resolution for non-invasive monitoring of brain hemodynamics. fNIRS monitors the hemodynamic changes over the cortex by using specific wavelengths of infra-red light that are known to interact with oxygenated and deoxygenated hemoglobin in the capillary beds within the cortex. Despite its limitations such as limited penetration depth and delays in detection of neuronal activity, due to its portability and relatively simple data analysis pipeline, fNIRS is increasingly employed in applied settings such as to study neural correlates of cognitive workload and skill acquisition in training simulators and to explore brain-to-brain synchronization patterns across multiple people interacting with each other. In the proposed workshop, the physiological and optical principles underlying the fNIRS method will be explicated. Next, the preprocessing stages, frequently employed experimental designs, and the basic data analysis pipelines will be described. The workshop will also feature example applications of fNIRS in flight simulator training and hyperscanning paradigms.
Kurs 6: MR görüntülerinde beyinde bulunan tümör hacminin hesaplanması
Eğiticiler: Prof. Dr. Niyazi Acer, Ayla Arslan
Hedef Kitle: Konu ile ilgilenen başta nörobilimciler olmak üzere anatomist, beyin cerrahı ve nörologlar kursumuzun genel kitlesidir. aynı zamanda mühendislik bilimleri içerisinde konuya ilgi duyan herkes kursa katılabilir.
En az-en çok kursiyer: 8-15
Magnetik rezonans görüntüleme (MRG) insan vücudunun yüksek kontrast çözünürlükte görüntülenmesine olanak sağlayan bir görüntüleme tekniğidir. MRG, özellikle santral sinir sistemi, olmak üzere insan vücudunun hemen her yerinde görüntüleme ve patolojik durumların teşhisi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Imfusion label programı beyin görüntüleme çalışmalarının MR T1 sekansında kullanılmaktadır. Imfusion yeni bir otomatik bir yazılım olup bu program kullanılarak tam otomatik segmentasyon yapılarak beyin MR görüntülerinde tümör hacmi hesaplanabilir.
Magnetic resonance imaging (MRI) is an imaging technique to produce high resolution tissue contrast images of the human body. MRI is widely used to imagine and diagnose pathologic conditions in all over the human body, especially central nervous system. Imfusion has become used in neuroimaging studies of T1 MRI sequence. Imfusion is a new automatic method by which the observer can perform fully automatic segmentation using this software for tumor volume calculation in brain MRI.