Analysis of functional near infrared spectroscopy signals
Yakın kızılötesi spektroskopi işaretlerinin analizi
- Tez No: 152485
- Danışmanlar: PROF.DR. BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
VI ÖZET YAKIN KIZILÖTESİ SPEKTROSKOP! İŞARETLERİNİN ANALİZİ Geçtiğimiz yıllarda, pozitron yayınımı tomografisi (PET) ve işlevsel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), insan beyninin işlevsel etkinlik sırasında gözlenmesini kolaylaştırmıştır. Yine de, pahalı olmaları, yeterince zamansal çözünürlük sağlayamamalan ve beyni gözlenen hasta ya da gönüllü için yeterince rahat olmamaları nedeniyle bu sistemlerin kullanımı sınırlı kalmıştır. Diğer yandan, işlevsel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS), varolan teknolojilerin yetersizliklerine çözüm olabilecek bir yöntem olarak ortaya çıkmaktadır. Ne var ki, fNIRS için tasarlanmış veri analizi yöntemlerinin eksikliği çekilmektedir. Bu yüksek lisans tezinde, insan beyninin işlevsel etkinliği sırasında alınan fNIRS verilerine yönelik bir işaret işleme yöntemleri bütününün ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Deneysel verilerin istatistiksel özelliklerini nitelendirmek için yapılan kapsamlı testlerin yanı sıra, işaretler zaman-frekans düzleminde betimlenmiş ve işaret spektrumu, sıradüzensel topaklandırma kullanılarak, birbirlerinden farklı altbantlara bölünmüştür. Önerilen alt bantlara ayırma yöntemi özgündür ve fNIRS işaretlerinden farklı işaretlere de kolaylıkla uygulanabilir. Bunlara ek olarak, fMRI yöntemindeki beyin hemodinamik yanıtının karşılığı olan bilişsel etkinlik-ilişkili dalga biçimlerini öğrenmek için, bağımsız bileşenler analizi (BBA) ve dalga biçimi topaklandırma gibi iki ayrı açınsayıcı veri analizi aracı kısa-zamanlı fNIRS işaretlerine uygulanmıştır. İşaretlerin 30- 250 mHz frekans aralığındaki dönemlilik analizi, fNIRS 'nin gerçekten de işlevsel etkinliği ölçtüğünü geçerlemektedir. Bununla birlikte, kapsamlı BBA ve dalga biçimi topaklandırma deneylerinin ortaya koyduğu üzere, fNIRS tarafından ölçülen bilişsel etkinlik, fMRI' de ölçülene çok benzer bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Bu bulgular, fNIRS yönteminin yakın bir gelecekte insan beyninin bilişsel etkinliğinin açıklanmasında şu andakinden daha önemli bir rol oynayacağını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ANALYSIS OF FUNCTIONAL NEAR INFRARED SPECTROSCOPY SIGNALS In recent years, positron emission tomography (PET) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) have facilitated the monitoring of the human brain non- invasively, during functional activity. Nevertheless, the use of these systems remain limited since they are expensive, they cannot provide sufficient temporal detail and they are not very comfortable for the patient or the volunteer whose brain is monitored. Functional near infrared spectroscopy (fNIRS), on the other hand, is an emerging non invasive modality which may be a remedy for the failures of the existing technologies. However, properly designed data analysis schemes for fNIRS have been missing. In this M.S. thesis, we intend to introduce a collection of signal processing methods in order to treat fNIRS data acquired during functional activity of the human brain. Along extensive hypothesis tests that characterized the statistical properties of the empirical data, we have described the signals in the time-frequency plane and partitioned the signal spectrum into several dissimilar subbands using an hierarchical clustering procedure. The proposed subband partitioning scheme is original and can easily be applied to signals other than fNIRS. In addition to these, we have adapted two different exploratory data analysis tools, namely, independent component analysis (ICA) and waveform clustering, to fNIRS short- time signals in order to learn generic cognitive activity-related waveforms, which are the counterparts of the brain hemodynamic response in fMRI. The periodicity analysis of the signals in the 30-250 mHz range validates that fNIRS measures indeed functional cognitive activity. Furthermore, as extensive ICA and waveform clustering experiments put into evidence, cognitive activity measured by fNIRS, reveals itself in a way very similar to the one measured by fMRI. These findings indicate that, in the near future, fNIRS shall play a more important role in explaining cognitive activity of the human brain.
Benzer Tezler
- Similarity and consistency analysis of functional connectivity maps
İşlevsel bağlantılılık haritalarının benzerlik ve tutarlılık analizi
MEHMET UFUK DALMIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATA AKIN
- Statistical analysis of cognitive signals measured by fNIRS
iYKAS ile ölçülmüş bilişsel sinyallerin istatistiksel analizi
RİFAT KORAY ÇİFTÇİ
Doktora
İngilizce
2008
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. YASEMİN P. KAHYA
YRD. DOÇ. DR. ATA AKIN
- Working memory performance assessment while monitoring the prefrontal cortex hemodynamics by means of functional near infrared spectroscopy
İşlevsel hafıza performansının, fonksiyonel yakın kızıl ötesi spektroskopi ile, prefrontal cortex hemodinamiğinin görüntülenmesi sırasında, ölçülmesi
CEYHUN EKREM KIRIMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATA AKIN
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bilişsel fonksiyonların elektroensefalografi, uyarılmış potansiyel ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of cognitive functions of children with attention deficiency and hyperactivity disorder via electroencephalography, evoked potentials and functional near-infrared spectroscopy
MİRAY ALTINKAYNAK
Doktora
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Hybrid electroencephalogram (Eeg) - functional near-infrared spectroscopy (Fnirs) brain-computer interface (BCI) classification of motor imagery tasks
Motor görüntü görevlerinin hibrit elektroensefalografi (Eeg)- işlevesel kızılötesine yakın spektroskopi (Fnirs) beyin bilgisayar ara birimi (BCI) sınıflandırması
MUSTAFA AMER HASAN HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MUHAMMAD UMER KHAN