A1.1 Navarro-López, E.M., Çelikok, U. & Şengör, N.S. A dynamical model for the basal ganglia-thalamo-cortical oscillatory activity and its implications in Parkinson’s disease. Cogn Neurodyn (2021)
A1.2 R.Elibol, N.S.Şengör, “Modelling Nucleus Accumbens: A Computational Model from Single Cell to Circuit Level”, Journal of Computational Neuroscience, vol. 49, pp.21-35, 2021
A1.4 B. Sen Bhattacharya, Y. Cakir; N. S. Sengor, D. Coyle, L. P. Maguire, “Model-based Bifurcation and Power Spectral Analyses of Thalamocortical Alpha Rhythm Slowing in Alzheimer's Disease”, Neurocomputing, 2013.
A1.5 S. Metin, N.S.Sengor,” From Occasional Choices to Inevitable Musts: a Computational Model of Nicotine Addiction”, Computational Intelligence and Neuroscience, 2012.
A1.6 M.Simsek, Q.J. Zhang, H.Kabir, Y.Cao, N.S.Sengor,”The Recent Developmnets in Microwave Design”, International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimization, Vol.2, Iss.2, pp.213-228, 2011.
A1.8 M.Simsek, N.S. Sengor, “Knowledge-based Neuromodelling Using Space-Mapping Technique: Compound Space-Mapping based Neuromodelling”, Int. Jour. of numerical modeling: Electronic Networks, Devices and Fields, 21(1-2), 133-149,2008.
A1.9 G.B.Kaplan, N.S.Şengör, H.Gürvit, C.Güzeliş “Modeling The Stroop Effect: A Connectionist Approach”, Neurocomputing, 70(3),1414-1423, 2007.
A1.11 G.B.Kaplan, N.S.Şengör, H.Gürvit, İ.Genç, C.Güzeliş, “A Composite Neural Network for Perseveration and Distractibility in Wisconsin Card Sorting Test”, Neural Networks, 19(4), 375-387 (2006).
B1 A. Kepçe, N.S. Şengör, “A Dynamical Model of Action Selection and Dopamine Related Movement Disorders”, 5th HBP Student Conference, 2021.
B3 U. Celikok, N.S. Şengör, “Realizing Medium Spiny Neurons with a Simple Neuron Model”, ICANN 2016, 25th International Conference on Artificial Neural Networks, Barcelona, Spain, 6-9 September, 2016.
B6 R.Elibol, N.S.Sengor, “A Computational Model to Investigate the Effect of Dopamine on Neural Synchronization in Striatum”, IJCNN İrlanda, 2015.
B7 E.Erçelik, N.S.Şengör, “A Neurocomputational Model Implemented on Humanoid Robot for Learning Action Selection”, IJCNN İrlanda, 2015.
B8 S. N. S. Kbah, N.S.Sengor, “Investigating the synchronization of cortical neurons using BRIAN Simulator”, INISTIA, Bulgaria, 2013.
B9 B. Denizdurduran, N.S. Sengor, “Learning How to select an action: A computational Model”, ICANN 2012, 22th International Conference on Artificial Neural Networks, Lausanne, Switzerland, 11-14 September, 2012.
B10 C. Yucelgen, B. Denizdurduran, S. Metin, R. Elibol, N.S. Sengor, “A Biophysical Network Model Displaying the Role of Basal Ganglia Pathways in Action Selection”, ICANN 2012, 22th International Conference on Artificial Neural Networks, Lausanne, Switzerland, 11-14 September, 2012.
B11 B. Denizdurduran, N.S. Sengor, “A Realization of Goal-Directed Behavior-Implementing a Robot Model Based on Cortico-Striato-Thalamic Circuits”, ICAART 2012, 4th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Algarve, Portugal, 6-8 February, 2012,.
B12 C. Yucelgen, Y. Kuyumcu, N.S. Sengor, “A Novel Structure for Realizing Goal-Directed Behavior”, ICAART 2012, 4th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Algarve, Portugal, 6-8 February, 2012.
B13 S.Metin, N.S. Sengor,”A Neurocomputational Model of Nicotine Addiction Based on Reinforcement Learning”, ICANN 2010, 20th International Conference on Artificial Neural Networks, Selanik, Eylül 15-18, 2010
B16 S.Metin, N.S. Sengor,”Dynamical System Approach in Modeling Addiction”, BICS 2010 (Brain Inspired Cognitive Systems), 4th International Symposium on Cognitive Neuroscience, Madrid, Temmuz 14-16, 2010
B17 M.Simsek, Q.J.Zhang, H.Kabir, N.S. Sengor,”The Recent Developments in Knowledge Based Neural Modelling”, 10th ICCS 2010 (International Conference on Computational Science), Amsterdam, Mayıs 31-Haziran 2, 2010
B18 M. Simsek, N.S.Sengor, “An Efficient Inverse ANN Modeling Approach Using Prior Knowledge Input with Difference Method”, ECCTD’09, (2009).
B20 N.S.Şengör, Ö.Karabacak, Ulrich Steinmetz, "A Computational Model ofCortico-Striato-Thalamic Circuits in Goal-Directed Behaviour", LNCS 5163, Proceedings of ICANN 2008 328-337, (2008).
B21 Ö.Karabacak, N.S.Şengör, "A computational model for the effect of dopamine on action selection during Stroop test", Lecture Notes in Computer Science, 4131, 485-494, (2006).
B22 M. Simsek, N.S.Sengor, “Knowledge-based Neuromodelling Using Compound Space-Mapping”, FACE’06, Victoria, Kanada, 2006.
B23 Ö.Karabacak, N.S.Şengör, “A Dynamical Model of a Cognitive Function: Action Selection”, 16th IFAC World Congress, 2005.
B25 G.B.Kaplan, N.S.Şengör, H.Gürvit, C.Güzeliş,"Modelling Stroop Effect by a Connectionist Model", Proc.ICANN/ICONIP'2003, Istanbul, Turkey, 457-460, 2003.
C1 R. Elibol, N.S.Şengör, “A Computational Model of Neural Synchronization in Striatum”, Computational Neurology and Psychiatry, Eds. P. Erdi, B.S. Bhattacharya, A. Cochran, Springer, 2017.
C2 E.M. Navarro-Lopez, U. Çelikok, N.S. Şengör, “Hybrid Systems Neuroscience” Closed Loop Neuroscience, Eds. A. El Hady, 2016.
C3 B. Sen Bhattacharya, N. Serap Sengor, Y.Cakir, M. Liam and D. Coyle, “Spectral and non-linear analysis of thalamocortical neural mass model oscillatory dynamics”, Advanced Computational Approaches to Biomedical Engineering, Springer Verlag, 2013.
C4 M.Simsek, N.S. Sengor, “The Efficiency ofDifference Mapping in Space Mapping-Based Optimization”, Surrogate-based Modeling and Optimization- Applications in Engineering, Ed. Slawomir Koziel, Leifur Leifsson, Springer, pp.99-121, 2013.
D1 R. Elibol, N. S. Şengör, “Building Neurocomputational Models at Different Levels for Basal Ganglia Circuit”, IU-JEEE, Vol. 17(1), 3121-3128, (2017).
E1 A. Kepçe, M.S. Iriş, N.S. Şengör, “Dopaminin Hareket Başlatımına Etkisine İlişkin Bir Noral Ağ Modeli ve FPGA Gerceklenmesi”, 28. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, SİU 2020, 05 - 07 Ekim 2020.
E2 H. Özdemirci, N.S. Şengör, “Donanım Üstünde Hebb Öğrenme Kuralının Gerçekleştirilimesi”, 28. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, SİU 2020, 05 - 07 Ekim 2020.
E3 SNS Kbah, NS Sengor ,”Neuronal Synchronization and The Sparseness of The Cortico-cortical Connections”, Medical Technologies Congress (TIPTEKNO), 2020
E4 A. Kepçe, N.S.Şengör, “Korteks- Bazal Çekirdekler- Talamus Çevrimine İlişkin Bir Yığın Modelinin Dallanma Analizi”, TıpTekno 2019, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, Kuşadası, 3-5 Ekim, 2019.
E5 O. Alptürk, N.S. Şengör, “Glia Hücrelerinin, Sinir Hücreleri Arasındaki İletişim üzerindeki Etkisine Dair Bir Model (A Model for the Effect of Glia on the Communication Amongst Neurons)”, 27. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı- SİU’19, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, 24-26 Nisan, 2019.
E6 A.H. Bacaksız, N.S. Şengör, “Testing of the Jansen Cortical Columns Model to Simulate Different Brain Activities in MATLAB”, (Jansen Kortikal Kolonlar Modelinin Farklı Beyin Aktivitelerini Taklit Etmekteki Başarısının MATLAB Ortamında Sınanması) BİYOMUT 2017, Acıbadem Üniversitesi, 24-26 Kasım, 2017 (poster)
E7 M.Y.Özdemir, N.S.Şengör, “Ateşleyen SinirHücreleri ile Kurulmuş Bir Hesaplamalı Bazal Çekirdek Devresi Modeli” BİYOMUT 2017, Acıbadem Üniversitesi, 24-26 Kasım, 2017.
E8 R. Elibol, N.S.Şengör Bazal Çekirdek Devrelerinin Yığın Modeli Denklemleri ile Modellenmesi, TıpTekno 2015, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, Bodrum, 22-25 Eylül, 2016.
E9 R. Elibol, N.S.Şengör, Bazal Çekirdek Devrelerinde Dopaminin Doğrudan ve Dolaylı Yolaklara Etkisine İlişkin Bir Hesaplamalı Model, TıpTekno 2015, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, Bodrum, 15-18 Ekim, 2015.
E10 E. Erçelik, R. Elibol, N. S. Sengör, “Beyinde Uyaran Hareket İlişkisinin Oluşması ve Uyarlanmasına Dair Bir Model”, SİU 2015, (23.Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamamaları Kurultayı), Malatya, 2015
E11 U. Çelikok, N.S. Şengör, “İşler Bellek Sürecinde Subkortikal Osilasyonların Etkisine dair bir Hesaplamalı Model” SİU 2015, (23.Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamamaları Kurultayı), Malatya, 2015
E12 R. Elibol, N.S.Şengör, Striatal Ortaboy Dikensi Hücrelerdeki Senkronizasyonun Dopamin ile İlişkisine Dair Bir Hesaplamalı Model, TıpTekno 2014, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, Kapadokya, 25-27 Eylül, 2014.
E13 Ö.Karabacak, R.Elibol, N.S.Şengör, “Nöral Yapılarda Senkronizasyonun Hücre Dinamikleri Üzerine Etkisi”, SİU 2014 (22.Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamamaları Kurultayı), Trabzon, 23-25 Nisan, 2014.
E14 N.S.Şengör, Y. Kuyumcu, R.K.Çiftçi, ”Vuru Üreten Hücre Modeli ile Korteks İlişkin Davranışların Modellenmesi¨, SİU 2014 (22.Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamamaları Kurultayı), Trabzon, 23-25 Nisan, 2014.
E15 F.Nouri, N.S. Sengor, “Öz-düzenlemeli Ağ Yapısı ile Farklı Yaklaşımların Sınanması”, ELECO 2012 (Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu), Bursa, 2012.
E19 M. Meral, N. S. Şengör, “Hibrit Elman Ağı ile Sistem Tanıma”, SİU’04, Kuşadası, pp.80-83, 2004.
International Conference Abstracts
F1.1 R. Elibol, N. S. Şengör, “Calculating Local Field Potential from Spiking Neural Network Model”, 28th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS’19) 13-17 July, Barcelona, 2019.
F1.2 R. Elibol, N. S. Şengör, “A Computational Model of Basal Ganglia Network Including Ventral Striatum”, FENS Regional Meeting , 10-13 July, Belgrade, 2019
F1.3 M.Y. Özdemir, N.S. Şengör, “A holistic SNN model of basal ganglia-thalamocortical circuit with Brian2”, 26th Annual Computational Neuroscience Meeting, Antwerp, Temmuz 15-20, 2017.
F1.4 U. Çelikok, E.M.Navarro-López, N. S. Şengör, ”A Single Pyramidal-Cell and Network Computational Model of the Hippocampal CA3 Region”, N.S. Şengör, 26th Annual Computational Neuroscience Meeting, Antwerp, Temmuz 15-20, 2017.
F1.5 R. Elibol, N.S.Şengör, “Functional connectivity between prefrontal cortex and striatum showed by computational model”, 26th Annual Computational Neuroscience Meeting, Antwerp, Temmuz 15-20, 2017.
F1.6 U. Çelikok, N.S. Şengör, E.M.Navarro-López “The interplay of working memory and subcortical background oscillations”, Integrated Systems neuroscience Workshop, Mart 23-24, Manchester, İngiltere, 2015
F1.7 R. Elibol, N.S.Şengör, “Looking at the Role of Direct and Indirect Pathways in Basal Ganglia Networks at Different Levels ”, CNS, Prague, 2015
F1.8 S.Metin, N.S.Sengor, K. Çiftçi, ”Comparing Single and Multiple Neuron Simulations of Integrated Dorsal and Ventral Striatal Pathway Models of Action Initiation”, 10th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Göttingen, Eylül 2-5, 2014.
F1.9 E. Erçelik, N.S. Şengör,”Real Time Learning of Rearranging Associations on a Humanoid Robot”, 10th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Göttingen, Eylül 2-5, 2014.
F1.10 S.Metin, N.S.Sengor, “Merging dorsal and ventral striatal pathway outputs of basal ganglia circuit in decision making process”, 22nd Annual Computational Neuroscience Meeting, Paris, Temmuz 13-18, 2013.
F1.11 B. Denizdurduran, N.S.Sengor, “A computational model of striatal neural microcircuit: how dopamine release becomes important to the striatal functions”, 22nd Annual Computational Neuroscience Meeting, Paris, Temmuz 13-18, 2013.
F1.12 S.Metin, N.S.Sengor, ”Ventral Striatal Pathway Determines Actions Employed: A Computational Model”, 8th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Münih, Eylül 12-14, 2012.
F1.13 B. Denizdurduran, R. Elibol, N.S.Sengor, ”A Fast-Slow Minimal Model for medium Spiny Neurons: A Geometrical Perspective”, 8th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Münih, Eylül 12-14, 2012.
F1.14 C. Yucelgen, N.S.Sengor, ”Boosting Voluntary Actions: Modeling the Role of Indirect Pathway”, 8th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Münih, Eylül 12-14, 2012.
F1.15 S.Metin, N.S.Sengor,” A neurocomputational model of nicotine addiction based on reinforcement learning”, 7th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Freiburg, Ekim 4-9, 2011.
F1.16 B. Denizdurduran, N.S.Sengor,” A Biophysical Network Model for Action Selection”, 7th Bernstein Conference on Computational Neuroscience, Freiburg, Ekim 4-9, 2011.
F1.17 S.Metin, N.S.Sengor,” A neurocomputational model of nicotine addiction based on reinforcement learning”, 13th Annual Meeting of the SRNT Europe, Antalya, 2011.
F1.18 Büyükaksoy Kaplan G., Sengör N., Gürvit H., “Planning Framework For Tower of Hanoi Task”, 5th Bernstein Conference on Computational Neuroscience 2009 in Frankfurt, Germany, Eylül 30- Ekim2, 2009.
F1.19 Cihan Soylu, Ozkan Karabacak, Neslihan Serap Sengor,”Investigating the Dynamics of the Neural Substrates Taking Part in Goal-Directed Behaviour” SIAM Conference on Applications of Dynamical Systems (DS09), Mayıs 17-21, Utah, 2009.
F1.20 M. Simsek, N.S. Sengor, “Modification of Space Mapping with Difference method for Inverse Problems”, SCEE 2008, Espoo, Finland, pg.185-186, 2008.
F1.21 N.S. Sengor, M. Simsek, “Space Mapping with Difference Method for Optimization”, SCEE 2008, Espoo, Finland, pg.183-184, 2008.
F1.22 Büyükaksoy Kaplan G., Sengör N., Gürvit H., “Modeling working memory and learning in solving the towers of Hanoi test”, Xth International Conference on Cognitive Neuroscience Abstract Book, Bodrum, Turkey, pg. 169, 2008.
F1.23 M. Simsek, N.S. Sengor, “A New Modeling Method Based on Difference between Fine and Coarse Models Using Space Mapping”, SMSMEO-06, Kopenhag, Danimarka, 2006.
F1.24 Balci M, Sengor N.S., “A Connectionist Model of Planning: a Behavioral Approach”, 13th Annual Dynamical Neuroscience Satellite Symposium, Washington D.C., U.S., pg. V-5, 2005.
F1.25 Kaplan G.B. , Sengor N.S., Gurvit H., “An Improvement on Composite Neural Network System for Modelling Perseveration and Distractibility in Wisconsin card Sorting Test”, ICON IX International Conference on Cognitive Neuroscience, Havana, Cuba, pg. 182, 2005.
F1.26 Kaplan G.B., Karabacak O., Sengor N.S., Gurvit H., “A Connectionist Model Considering the Effect of Basal Ganglia on Stroop Test” ICON IX International Conference on Cognitive Neuroscience, Havana, Cuba, pg. 254, 2005.
F1.27 Balci M., Kaplan G.B., Sengor N.S., Gurvit H., “An Adaptive Resonance Theory Based Modelling of Working Memory in Tower of Hanoi Test”, ICON IX International Conference on Cognitive Neuroscience, Havana, Cuba, pg. 342, 2005.
F1.28 G.K. Büyükaksoy, N.S.Şengör, H.Gürvit,”A Computational Model of Working Memory for Tower of Hanoi Test”, ”, Modelling Mental Processes and Disorders, AGORA for Biosystems, Kuşadası pg. 43, 2004.
F1.29 D. Hasan, Ö.Karabacak, N.S. Şengör, “A Computataional Model of Reinforcement Learning at Basal Ganglia”, Modelling Mental Processes and Disorders, AGORA for Biosystems, Kuşadası pg. 48, 2004.
National Conference Abstracts
F2.1 R. Elibol, N.S. Şengör, “Striatumda D2 tipi Ortaboy Dikensi Hücrelerin Etkisi”. 18. Ulusal Sinirbilim Kongresi, 6-9 Kasım, Bilkent Üniversitesi, Ankara, 202
F2.2 N.S. Şengör, “Uzakları yakın Etmek için Cesur Olma Zamanı”, 18. Ulusal Sinirbilim Kongresi, 6-9 Kasım, Bilkent Üniversitesi, Ankara, 202
F2.3 N.S. Şengör, “Bilinç, farkında olan…”, Nörobilim, Hukuk, Psiklolji ve Ötesi, MEF Üniversitesi, İstanbul, 7-8 Ekim, 2020.
F2.4 O. Alptürk, N.S. Şengör, “Uzun süreli artımda glia hücreleri ile ilişkili nitrik oksitin etkisine dair bir hesaplamalı model (A computational model for investigating the role of nitric oxide due to activation of glia cells during long term potentiation) ”, 17. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 4-7 Nisan, 2019.
F2.5 R. Elibol, N.S. Şengör, “Vuru üreten hücre modellerine dair frekans-akım eğrilerinin parametre değişimine göre analizi (Analysis of frequency current relation with respect to parameter values in spiking neural networks) ”, 17. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 4-7 Nisan, 2019.
F2.6 N.S. Şengör, “Bazal çekirdek devresinin bilişsel süreçlerdeki rolünü kavramak için farklı araçlar: matematik ve hesaplama”, 16. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 20-23 Mayıs, 2018.
F2.7 O. Alptürk, N.S. Şengör, “Bellek Oluşumunda Kimyasal Süreçler: Matematiksel Modelden Benzetime”, 16. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 20-23 Mayıs, 2018.
F2.8 R. Elibol, S. Metin, N.S. Şengör, “Doğal zekâ ile yapay zekâ problemlerine bakış: örüntü temsiline dair vuru üreten hücre modeli”, 16. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 20-23 Mayıs, 2018.
F2.9 M.Y. Özdemir, N.S. Şengör, “Ateşleyen sinir hücreleri ile brian2 ortamında hazırlanmış bir bazal cekirdek modeli ve ara yüzü”, 15. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Sakarya, 2017.
F2.10 S. Utku Çelikok, Eva M. Navarro-L’opez , N. Serap Şengör “Elektrofizyolojik olcumlerin vuru ureten hucre modelleriyle gerceklenmesi”, 15. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Sakarya, 2017.
F2.11 R. Elibol, N.S.Şengör, “Ortaboy dikensi sinir hucrelerinin hesaplamalı model ile frekans-akım ozelliklerinin elde edilmesi”, 15. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Sakarya, 2017.
F2.12 A. Aydınoğlu, N.S. Şengör, ”Sinaptik bağlantı ağırlıkları, uyaranlar ve gurultunun merkezi ritim üreteci oluşturan bir noron populasyonuna etkileri”, 15. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Sakarya, 2017.
F2.13 H. Özdemirci, N.S. Şengör, “Nöral Yapıların Nöromorfik Yapılarda Gerçeklenmesine Doğru: İzhikevich Nöron Modelinin Simulink Ortamında Bir Uygulaması”, 14. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Ankara, 2016.
F2.14 S. Utku Çelikok, Eva M. Navarro-L’opez , N. Serap Şengör, “İşler bellek süreçlerinde subkortikal osilasyonları etkisine dair bir hesaplamalı model”, 14. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Ankara, 2016.
F2.15 E. Erçelik, N.S. Şengör, “Vuru üreten sinir ağları ile beyinde örüntü temsiline dair bir model”, 14. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Ankara, 2016.
F2.16 R. Elibol, N.S.Şengör, “Hesaplamalı model ile elde edilen Striatum senkronizasyonlarının frekans bilgileri”, 13. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Konya, 2015
F2.17 N.S.Şengör, “Basal ganglia çekirdekleri için önerilen hesaplamalı devrelerin işlerliği”, 12. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, 2014.
F2.18 R. Elibol, N.S.Şengör, “Orta boy dikensi sinir hücrelerinin modeli ve dopamin seviyesi ile senkronizasyonu”, 12. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, 2014.
F2.19 E.Erçelik, N.S.Şengör, “Uyaran-eylem ilişkilendirme ödevinin insansı robot üzerinde gerçeklenmesi”, 12. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, 2014.
F2.20 S.Metin, N.S.Şengör, “Dorsal ve ventral striatal yolakların davranış seçmedeki bütünleşik rolü”, 12. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, 2014.
F2.21 E.Erçelik, B.Denizdurduran, N.S.Şengör, “Hesaplamalı Bazal Çekirdek Devresi Modeli ile bir Bioloid Robot Uygulaması”, 11. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İzmir, 2013.
F2.22 S. Metin,N.S. Sengör, “Ventral Striatal Yolun Karar Almaya Katkısı”, 1. Ulusal Karmaşık Dinamik Sistemler ve Uygulamaları Çalıştayı, Ankara, 2012.
F2.23 R.Elibol, N.S.Şengör, “Dopaminin Davranış Üstünde Etkisine İlişkin Striatum Modelleri”, 1. Ulusal Karmaşık Dinamik Sistemler ve Uygulamaları Çalıştayı, Ankara, 2012.
F2.24 N.S. Sengör, “Bilişsel Süreçleri Anlamada Matematiksel Sinir Bilimin Yeri”, 1. Ulusal Karmaşık Dinamik Sistemler ve Uygulamaları Çalıştayı, Ankara, 2012.
F2.25 S. Metin,N.S. Sengör, “Nikotin bağımlılığı için pekiştirmeli öğrenmeye dayalı hesaplamalı bir model”, 10. Ulusal Sinirbilimleri Kongresi, İstanbul, 2011.
F2.26 B. Denizdurduran,N.S. Sengör, “Kortiko-striato-talamik devrelerin bir robot uygulaması”, 10. Ulusal Sinirbilimleri Kongresi, İstanbul, 2011.
F2.27 G.Büyükaksoy Kaplan,N.S. Sengör,“Değişen Koşullara Adaptasyon için Hesaplamalar”, 10. Ulusal Sinirbilimleri Kongresi, İstanbul, 2011.
F2.28 S. Çapkan,N.S. Sengör, “Korku Şartlanmasına İlişkin bir Hesaplamalı Model”, 8. Ulusal Sinirbilimleri Kongresi, Bolu, 2009.
F2.29 G.B. Kaplan, N.S. Sengör, H. Gürvit, I.Genç, C. Güzelis, "A Model for Perseveration and Distractibility in Wisconsin Card Sorting Test by Using a Composite Neural Network System", Neuroanatomy, 2nd National Congress of Neuroscience, Bursa, Turkey, April 26-20, pg. 36, 2003.
F2.30 G.B. Kaplan, N.S. Sengör, H. Gürvit, C. Güzelis, "Modelling Stroop Effect by a Connectionist Model", Neuroanatomy, 2nd National Congress of Neuroscience, Bursa, Turkey, April 26-20, pg. 34, 2003.
Doctoral and MSc Dissertations
Doctoral Dissertations
Büyükaksoy Kaplan, G. Modelling Prefrontal Cortex Functions Using Neural
Networks, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi,
2003 (Prof. Dr. Cüneyt Güzeliş ile ortak danışmanlık).
M.Şimşek, İkame Modelleme ve Optimizasyon Tekniği ile Uzay Dönüşümü Tabanlı
Yaklaşımları Geliştirilmesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2011.
Metin, S., Eylem Seçiminin Limbik Sisteme Bağlı Olarak Dinamik Sistem
Yaklaşımı ile Modellenmesi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora
Tezi, 2012.
Elibol, R., Striatum ve Bazal Çekirdek Devrelerinin Hesaplamalı Modeli, , İ.T.Ü. Fen
Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2020.
MSc Dissertations
Balcı, M. A Systems Level Approach to Planning and a Computational Model of the
Tower of Hanoi Task, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi,
2007.
Denizdurduran, B., Learning How to Select an Action: From Bifurcation Theory to
the Brain Inspired Computational Model, İ.T.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi 2012.
Nouri, F., Improving the Performance of Self-Organizing Map, İ.T.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi 2013.
Elibol, R., Sinir İleticilerin Etkisinin Matematiksel Modellenmesi: Ortaboy Dikensi
Hücrelere Dopaminin Etkisi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü,Yüksek
Lisans Tezi 2013.
Kbah, S.N.S., Modeling the Neocortical Pyramidal Neurons and Their Group
Behavior, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi, 2013.
Kuyumcu, Y., Korteks Davranışının Vuru Üreten Hücre Modeli ile İncelenmesi,
İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi, 2013.
Erçelik, E., Neurocomputational Models and Their Implementation on Robots,
İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi, 2015.
Erçelik E., Learning to Select an Appropriate Action: Implementatıon on Bioloid Robot,
İ.T.Ü. Elektronik ve Haberleşme Müh. Böl., Bitirme Ödevi, 2013
Özdemir, M.Y., Hareket Başlatma ve Derin Beyin Uyarımına İlişkin bir Bazal
Çekirdek Devresi Hesaplamalı Modeli, İ.T.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi, 2017.
Anıl, M.A. Görsel Algıya İlişkin Bir Korteks Modeli, İ.T.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü,Yüksek Lisans Tezi, 2018
Bacaksız, A.H., Uyarlamalı Yankılaşım Teorisi ile Epilepsi Verilerinin
Öbeklenmesi ve bir Epilepsi Modeli, İ.T.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2020.
Özdemirci, H., Sinir Hücrelerinin ve Bağlantılarının Donanım Üzerinde
Gerçeklenmesi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi,
2021.