Altındiş, Fatih

Job Title:Arş. Gör.
Main Affiliation:02.05. Elektrik & Elektronik Mühendisliği
Status: Current Staff
Scopus ID:Scopus Profile57193720164
YÖK Akademik: 0B90C6278F7F8602
Google Scholar:Google Scholar Profile1KDZNOMAAAAJ&hl
Web of Science ID:Web of Science ProfileOLK-5054-2025
Name Variants:
Altindis, Fatih Altındiş, Fatih

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 16
  • Article
    Citation - WoS: 10
    Citation - Scopus: 12
    Split-Attention Effects in Multimedia Learning Environments: Eye-Tracking and EEG Analysis
    (Springer, 2022-02-02) Mutlu-Bayraktar, Duygu; Ozel, Pinar; Altindis, Fatih; Yilmaz, Bulent
    This study aimed to evaluate the split-attention effect in multimedia learning environments via objective measurements as EEG and eye-tracking. Two different multimedia learning environments in a focused (integrated) and split-attention (separated) format were designed. The experimental design method was used. The participants consisted of 44 students divided into two groups for focused attention and split-attention. There were significant differences between the fixation, brain wave, and retention performance of the two groups. Fixations of the split-attention group were higher than the focused attention group. A significant difference was found in the focused attention group in the alpha brain wave in the frontal region for intra-group comparisons and in the split-attention group in the beta brain wave in the frontal area for the inter-group comparison. The retention performance of the focused attention group was higher than the split-attention group. Accordingly, more cognitive activity emerged in environments where the text was not integrated into the picture. Additionally, the narration of text instead of printed text is effective for focusing attention. To prevent the emergence of a split-attention effect, the text should be integrated into the picture in designs. Due to the split-attention effect, the eye-tracking and EEG data were different between the groups.
  • Master Thesis
    Lazer ile Oluşturulan Kabarcıkların Göziçi Basınç Ölçümünde Kullanımı
    (Abdullah Gül Üniversitesi, 2017) ALTINDİŞ, FATİH; Altındiş, Fatih; Yılmaz, Bülent
    Günümüzde göz tansiyonu ölçmeye yönelik farklı yaklaşımlar kullanılmaktadır. Ancak, bu yaklaşımlar bazı durumlarda hastaların göz tansiyonunu ölçmekte zorlanmaktadır. En fazla sıkıntı yaşanan durum, gözünden ameliyat geçirmiş kişilerin göz tansiyonunu ölçme konusunda yaşanmaktadır. Bu kişilerin korneası ameliyat sonrası hassaslaştığı için tonometre cihazları ile göz tansiyonu ölçülememektedir. Bu tez çalışması, 1064 nm dalga boyunda çalışan bir Nd:YAG lazer ile sıvı içerisinde oluşturulan kabarcıkların karakteristiğini inceleyerek, göz tansiyonunu bu kabarcıkların boyutlarından ölçmeye yönelik yeni bir yaklaşım geliştirmeyi amaçlamıştır. Bu doğrultuda, öncelikle göz içi ortamına benzeyen yapay bir ortam tasarlanmıştır. Bu ortam içerisinde lazer ile oluşturulan kabarcıkları takip edecek bir görüntüleme sistemi ve bu sisteme entegre çalışan bir görüntü işleme yazılımı geliştirilmiştir. Farklı sıvı basınçlarında lazer ile oluşturulan kabarcık görüntüleri işlenerek kabarcıklara ait özellikler çıkarılmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki, lazer ile oluşturulan kabarcıkların hacimleri düşük basınç altında daha fazla olurken, sıvı basıncı arttıkça bu kabarcıkların hacmi azalmaktadır. Elde edilen veriler ışığında, kabarcıklarda meydana gelen bu hacim değişiminin, kabarcığın içinde bulunduğu sıvının basıncını ölçmekte kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Bu çalışma, lazer ile sıvı içerisinde oluşturulan kabarcıklar ile ilgili elde edilen bu verileri kullanarak, gözün ön kamarasında lazer ile kabarcık oluşturmaya ve göz içi basıncını bu kabarcık yardımıyla ölçmeye yönelik yeni bir yaklaşım geliştirmeyi önermektedir.
  • Article
    Citation - WoS: 15
    Citation - Scopus: 16
    Relationship Between Objective and Subjective Cognitive Load Measurements in Multimedia Learning
    (Routledge Journals, Taylor & Francis Ltd, 2020-11-15) Mutlu-Bayraktar, Duygu; Ozel, Pinar; Altindis, Fatih; Yilmaz, Bulent
    The aim of this study is to compare subjective and objective cognitive load measurements in a multimedia learning environment. For this purpose, 20 university students studied in multimedia environments designed by researchers during which eye movements and multichannel electroencephalography (EEG) signals were recorded. Self-report ratings were obtained at the end of the experiment, and retention performances of the students were measured. After the data were collected, Pearson Correlation analysis was applied. According to the results, significant relationship between the number of fixations and EEG frequency band powers was found. In addition, there was a negative relationship between retention performance and number of fixations. Moreover, a negative relationship was found between retention performance and self-reported measurements.
  • Article
    Citation - WoS: 2
    Citation - Scopus: 3
    Crown Shaped Edge Multiband Antenna Design for 5G and X-Band Applications
    (Springer, 2023-06-03) Hakanoglu, Baris Gurcan; Kilic, Veli Tayfun; Altindis, Fatih; Turkmen, Mustafa
    Nowadays we are experiencing the fifth-generation (5G) technology with new frequency bands to achieve high broadband speed, minimum latency and more developed end user devices. Due to the different frequency ranges for different applications at 5G bands the antennas should support multiband operation in a compact structure. This paper proposes a new multiband microstrip patch antenna design operating at mid band 5G frequencies and in the X band. The structure of the antenna includes simply loading the top radiating edge with rhombic shaped stubs and slots. This configuration yields the antenna to have resonances at multiple frequencies based on the fact that the stubs and slots affect capacitive and inductive impedances on the lower and higher operating frequencies of the antenna. The unique design enables the antenna to have reasonably high gains at four different bands of 6.76 dBi, 6.47 dBi, 7.76 dBi and 5.51 dBi at 3.34 GHz, 4.61 GHz, 6.01 and 8.02 GHz, respectively. Also, the simulated antenna has been manufactured and measured. The measurement results are in good agreement with the simulation results. The proposed design can be used with many other frequency bands and dielectric materials as well to achieve multiband operation.
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 1
    Detection of Epileptic Seizures With Tangent Space Mapping Features of EEG Signals
    (IEEE, 2021-11-04) Altindis, Fatih; Yilmaz, Bulent
    Detection of epileptic seizures from EEG signals is well-studied topic for the last couple of decades. Lately, automated signal processing and machine learning methods were developed to detect epileptic seizures. However, most of the methods are tailored to subjects and require fine tuning of many parameters. In this study, we proposed to use Riemannian geometry-based signal processing method that already showed superior performance on brain-computer interface problems, to extract features. We showed that tangent space mapping features of EEG signals can be used to detect seizures with high accuracy and precision.
  • Article
    Citation - WoS: 5
    Citation - Scopus: 7
    Transfer Learning for P300 Brain-Computer Interfaces by Joint Alignment of Feature Vectors
    (IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2023-10) Altindis, Fatih; Banerjee, Antara; Phlypo, Ronald; Yilmaz, Bulent; Congedo, Marco
    This article presents a new transfer learning method named group learning, that jointly aligns multiple domains (many-to-many) and an extension named fast alignment that aligns any further domain to previously aligned group of domains (many-to-one). The proposed group alignment algorithm (GALIA) is evaluated on brain-computer interface (BCI) data and optimal hyper-parameter values of the algorithm are studied for classification performance and computational cost. Six publicly available P300 databases comprising 333 sessions from 177 subjects are used. As compared to the conventional subject-specific train/test pipeline, both group learning and fast alignment significantly improve the classification accuracy except for the database with clinical subjects (average improvement: 2.12 +/- 1.88%). GALIA utilizes cyclic approximate joint diagonalization (AJD) to find a set of linear transformations, one for each domain, jointly aligning the feature vectors of all domains. Group learning achieves a many-to-many transfer learning without compromising the classification performance on non-clinical BCI data. Fast alignment further extends the group learning for any unseen domains, allowing a many-to-one transfer learning with the same properties. The former method creates a single machine learning model using data from previous subjects and/or sessions, whereas the latter exploits the trained model for an unseen domain requiring no further training of the classifier.
  • Article
    Use of Laser-Induced Bubbles in Intraocular Pressure Measurement: A Preliminary Study
    (IOP Publishing Ltd, 2018-11-23) Altindis, Fatih; Ozdur, Ibrahim T.; Mutlu, Sait N.; Yilmaz, Bulent
    This work investigates the feasibility of a novel approach for measuring intraocular pressure (IOP) by analyzing micron-level laser-induced bubble characteristics in the intraocular fluid. We believe that this concept may be used as a non-invasive alternative for measuring a patient's IOP by analyzing the laser-induced bubble volume in the intraocular fluid in the anterior chamber of the eye. The behavior of laser-induced bubbles was examined under differing fluid pressure levels and at differing laser pulse energy levels. An intraocular medium-like environment was imitated and an imaging system was designed in order to capture laser-induced bubbles with their movements. The video recordings of the bubbles were processed using custom software, and the volume of the bubbles was estimated using three different approaches. The bubble volumes were estimated more accurately by using the rising velocity of the bubble rather than its direct radii appearances on the images. An inversely proportional relationship was observed between the laser-induced bubble volume and the fluid pressure. IOP can be measured with a non-invasive technique using laser-induced bubble volume. Deeper and detailed studies, including clinical studies, may lead to the use of lasers for measuring IOP.
  • Conference Object
    Citation - WoS: 7
    Citation - Scopus: 12
    Use of Topological Data Analysis in Motor Intention Based Brain-Computer Interfaces
    (European Signal Processing Conference, EUSIPCO, 2018-09) Altindis, Fatih; Yilmaz, Bulent; İçöz, Kutay; Borisenok, S.
    This study aims to investigate the use of topological data analysis in electroencephalography (EEG) based on brain-computer interface (BCI) applications. Our study focused on extracting topological features of EEG signals obtained from the motor cortex area of the brain. EEG signals from 8 subjects were used for forming data point clouds with a real-time simulation scenario and then each cloud was processed with JPlex toolbox in order to find out corresponding Betti numbers. These numbers represent the topological structure of the point data cloud related to the persistent homologies, which differ for different motor activity tasks. The estimated Betti numbers has been used as features in k-NN classifier to discriminate left or right hand motor intentions. © 2019 Elsevier B.V., All rights reserved.
  • Article
    Citation - WoS: 4
    Citation - Scopus: 5
    Object Weight Perception in Motor Imagery Using Fourier-Based Synchrosqueezing Transform and Regularized Common Spatial Patterns
    (IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2024) Karakullukcu, Nedime; Altindis, Fatih; Yilmaz, Bulent
    This study addresses the challenge faced by individuals with upper-limb prostheses in regulating grip force and adapting movements to different object weights. Despite limited exploration, this research pioneers the use of EEG to estimate object weight perception in the context of upper-limb prostheses. Investigating neural correlates in this population provides valuable insights and aids the development of neurofeedback-based strategies for weight perception. Our objective is to identify EEG features predicting the weight perception of held objects. Employing Fourier-based synchrosqueezing transform (FSST) and regularized Common Spatial Patterns (CSP) features, we classify motor imagery waves representing three weight categories (light, medium, heavy). Subjects perform actual motor tasks before imagery sessions, and our approach integrates EEG features of both movements to train subject-specific machine learning models. Results reveal that FSST- singular value decomposition (SVD) features for medium and heavy objects are most distinctive. Achieving up to 90% accuracy, spatial features demonstrate effective classification of motor imagery for different weights. Unlike weight prediction studies, our focus is on visual perception and imagination of object weights, enhancing prosthetic hand system preconditioning. Binary classification surpasses 70% accuracy in predicting object weights, uniquely utilizing actual movement data for CSP algorithm regularization coefficient estimation.
  • Research Project
    Biyonik Elin Faaliyete Hazırlanmasında Kaldırılacak Cisme Dair Ağırlık Algısının Beyin Sinyalleriyle Belirlenmesi
    (TÜBİTAK, 2022) Yılmaz, Bülent; Ulutabanca, Halil; Ünal, Ramazan; Altındiş, Fatih; Sarrafikhosrowshah, Mahsa
    Üst ekstremite için kullanılan protezler ampütasyonun seviyesine göre farklılık arz ettiği gibi protezin hareket ettirilmesi için kullanılan yöntemler de çeşitlidir. Protezlerin kozmetik, omuz hareketine bağlı çalışan, miyoelektronik ve elektroensefelografi (EEG) sinyalleriyle kontrol edilen türleri mevcuttur. Ancak, sezgisel ve doğal olmayan protez kontrolü kullanıcı üzerinde büyük bir mental yüke neden olmaktadır. Bu projede, EEG ve EMG sinyalleri birlikte kullanılarak biyonik el protezinin kontrolünün kullanıcının görsel ağırlık algısından faydalanılarak daha iyi hale getirilmesini amaçlayan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu sistem ile hastaların mekanik bir protezi kullanırken duyabilecekleri fiziksel ve mental yükü/rahatsızlığı azaltmak hedeflenmiştir. Hastaların gördükleri cisimlerin ağırlığının beynin görsel yollarla algıladığı ölçüde değerlendirilmesi ile, üretilecek olan prototip elin ön koşullandırılması sağlanacaktır. Bu sayede hastanın cismi tutarken omzundan uyguladığı kuvvet azalacak ve mental yük hafifletilecektir. Bu amaçla öncelikle deneklerin EEG ve elektromiyografi (EMG) sinyalleri alınarak bilgisayar ortamında işlenmesi sağlanmış ve sonrasında gerçek zamanlı bir uygulama yapılmıştır. İlk aşamada, protez kullanıcılarının motor niyet dalgalarından yararlanılarak protezlerin çalıştırılmasını hedefleyen bir araştırma yapılmış ve 30 sağlıklı katılımcıdan EEG verileri alınarak makine öğrenmesi yaklaşımlarının sınıflandırma başarıları (protezi aktif hale getirme niyetlerinin tespiti) incelenmiştir. İkinci aşamada, 31 adet sağlıklı katılımcının cisme uzanırken, cismi havaya kaldırırken ve cismi başlangıç konumuna bırakırken EEG ve EMG sinyalleri senkronize olarak kaydedilmiştir. Bu sinyallerin öznitelikleri belirlendikten sonra sınıflandırma işlemleri ile cismin ağır, orta ağırlıkta ya da hafif olduğu tespit edilmiştir. Biyosinyal işleme çalışmalarıyla paralel olarak protez el ve bilek tasarımlarının ve üç boyutlu baskılarının elde edilmesi gerçekleştirilmiştir. Protez elin açılıp kapanması için omuz hareketinin kullanılması ve bilek sertliğinin kontrolünde ise yüksek torka sahip minik bir motorun biyosinyallerin işlenmesi ve üretilen otomatik karar ile sürülmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, geliştirilen protezin karakterizasyonu yapılmıştır. 20 adet sağlıklı bireyden alınan çok kanallı EEG sinyallerinin Fourier tabanlı senkrosıkıştırma dönüşümü (FSSD) ve tekil değer ayrıştırma (SVD) yaklaşımları ile özniteliklerinin çıkarılarak sınıflandırılması sonucunda protezin bilek kısmının sertliğinin kontrolü sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak, bireyler protezi kullanırken gördükleri cismin ağırlığının sistem tarafından algılanması ve o cismi kaldırmak istediklerinde protezin bu ağırlığa göre önkoşullandırılması mümkün olmaktadır.

Sustainable Development Goals