Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojileri, nörolojik rahatsızlıklarda kaybolan veya bozulan motor kontrolün yeniden sağlanmasına yönelik umut verici bir alan olarak hızla gelişmektedir. Bu proje kapsamında EEG, EMG ve kinematik veriler makine öğrenmesi algoritmaları ile işlenerek omurilik yaralanması gibi durumlarda görülen hareket bozukluklarının düzeltilmesi için kişiye özel fonksiyonel elektrik stimülasyon (FES) cihazı tasarımına temel oluşturulması hedeflenmektedir. Klasik sabit çıktılı modellerden farklı olarak, her bir hastaya özgü veri setleriyle oluşturulacak makine öğrenmesi modelleri yenilikçi, kişiselleştirilmiş rehabilitasyon cihazlarının geliştirilmesine zemin hazırlaması öngörülmektedir.

Brain–computer interface (BCI) technologies are rapidly emerging as a promising field for restoring lost or impaired motor control in neurological disorders. Within the scope of this project, EEG, EMG, and kinematic data will be processed using machine learning algorithms to provide a foundation for designing a personalized functional electrical stimulation (FES) device aimed at correcting movement disorders observed in conditions such as spinal cord injury. Unlike conventional fixed-output models, the machine learning models developed using individual patient datasets are expected to pave the way for innovative and personalized rehabilitation devices.

Fizyoterapi ve Veri bilimi odaklı araştırma projesinde görev almak isteyen bursiyerler aramaktayız. TÜBİTAK 1001 kapsamında, 2 yıl sürecek olan projemizde makine öğrenmesi, veri analizi ve veri toplama konuları üzerine yoğunlaşacağız. İlgilenen ve bu alanlarda kendini geliştirmek isteyen adaylar iletişim e-postasi üzerinden CV ile ulaşım sağlayabilirler.

We are looking for scholarship candidates who wish to participate in a research project focused on Physiotherapy and Data Science. Within the scope of our 2-year project under TÜBİTAK 1001, we will concentrate on machine learning, data analysis, and data collection. Interested candidates who want to develop their skills in these areas can apply by sending their CV via the contact email.

Projeye katkısı açısından: Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği veya türevi bölümlerden öğrenciler veya iletişim yeteneği yüksek Osmaniye'ye gelme-gitme sorunu olmayan öğrenciler aramaktayız. Fakat ilgili alanlara ilgi ve becerisi yüksek olmak kaydıyla farklı bölümlerden de alım yapabileceğiz.

In terms of contribution to the project: We are looking for students from Electrical-Electronics Engineering, Computer Engineering, Software Engineering, or related departments, or students with strong communication skills who have no issues traveling to and from Osmaniye. However, provided they have a strong interest and capability in the relevant fields, we may also accept candidates from other departments.

Anahtar Kelimeler : Rehabilitasyon teknolojileri, Fizyoterapi, Biyomekanik, Makine öğrenmesi, Derin öğrenme, EEG, EMG

Keywords: Machine Learning, Artificial Intelligence, Rehabilitation Technologies, Physiotherapy, Deep Learning, EEG, EMG

• Linkedin paylaşımı

• TÜBİTAK
• Marmara Üniversitesi
• İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
• Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Tıp Fakültesi
• Karamanoğlu Mehmetbey University, Faculty of Medicine
• Osmaniye Devlet Hastanesi
• Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

• TUBITAK
• Marmara University
• Izmir Institute of Technology
• Osmaniye State Hospital
• Osmaniye Korkut Ata University