Electro-magnetic source imaging using realistic head models
Gerçekçi kafa modelleri kullanarak elektro-manyetik kaynak görüntüleme
- Tez No: 167438
- Danışmanlar: PROF.DR. NEVZAT GENÇER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektro-Manyetik Kaynak Görüntüleme, Sınır Elemanı Yöntemi, ileri problem, bölütleme, ağ oluşturma, geri problem, genetik algoritma. vıı, Electro-Magnetic Source Imaging, Boundary Element Method, for ward problem, segmentation, mesh generation, inverse problem, genetic algo rithm
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 190
Özet
ÖZ GERÇEKÇİ KAFA MODELLERİ KULLANARAK ELEKTRO-MANYETİK KAYNAK GÖRÜNTÜLEME Akalın Acar, Zeynep Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Nevzat G. Gençer Haziran 2005, 170 sayfa Elektro-Manyetik Kaynak Görüntüleme (EMKG) beyin içerisindeki aktif elektriksel kaynakların yer, yön ve şiddetlerinin kafa yüzeyinden alman potansiyel ve manyetik alan ölçümleri kullanılarak tespit edilmesidir. Kaynakların yerlerini doğru olarak tespit edebilmek için kullanılan modelin kafanın elek triksel ve geometrik özelliklerini doğru bir biçimde yansıtması gerekir. İleri problemi gerçekçi modellerle çözebilmek için sayısal yöntemler kullanılmalıdır. Bu çalışmada ileri problemi çözmek için Sınır Elemanı Yöntemi (BEM) kullanılmaktadır. Mevcut BEM formülasyonunun doğruluğu ikinci derece elemanlar, tekrarlamak integral hesaplaması ve izole problem yaklaşımı (IPA) kullanılarak iyileştirilmiştir. Çözüm hızını arttırmak amacıyla EEG ve MEG için geliştirilen iki yeni formülasyonla transfer matrisleri oluşturulmuştur. Genelleştirilen IPA formülasyonu hızlandırılmış BEM algoritmasına entegre edilmiştir. Bu sayede transfer matrisleri hesaplandıktan sonra, ileri problem çözüm süresi 256 kanallı bir EEG ve MEG sistemi için yaklaşık 300 ms olmaktadır. BEM çözümlerinde kullanılan kafa modelleri üç boyutlu çok kipli MR vigörüntülerinden bölütleme ile elde edilmektedir. Bölütleme için, morfolojik operasyonlar, yılanlar, alan büyütme ve sınırlama işlemleri kullanan yarı otomatik hibrid bir algoritma geliştirilmiştir. Bölütleme sonrası kullanılan ağ oluşturma algoritması kesişen dokuların modellenmesine olanak sağlamaktadır. Geri problem çözümü için genetik algoritma (GA) verilen sayıda dipol aramak için kullanılmıştır. Üretilmiş verilerle yapılan denemelerde konumlandırma hatası, yedi bölmeli gerçekçi bir modelde sinyal gürültü oranı (SNR) 10 alındığında, EEG için 1.1 mm, MEG için ise 1.2 mm olmaktadır. Gerçekçi bir kafa modeline yerleştirilen tek bir dipol gerçekçi modele en iyi uyacak bir küresel model ile araştırıldığında, konumlandırma hataları EEG ve MEG için 8.5 ve 7 mm'ye yükselmiştir. Benzer testler birden fazla dipol ile de gerçekleştirilmiş ve gerçekçi kafa modellerinin küresel modellere göre daha doğru sonuç verdiği kesin olarak gözlenmiştir. Bu çalışmada gerçekleştirilen EMKG yaklaşımı bir duyma deneyi ile elde edilen EEG ölçümlerinden kaynakları bulmak için de kullanılmıştır. Aranan kaynaklar, doğru olarak Heschl girusunda tespit edilmiştir. Sonuç olarak bu tez, gerçekçi kafa modelleri kullanarak EMKG ileri ve geri problemlerinin çözülmesi için komple bir platform oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ELECTRO-MAGNETIC SOURCE IMAGING USING REALISTIC HEAD MODELS Akalın Acar, Zeynep Ph.D., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Nevzat G. Gençer June 2005, 170 pages Electro-Magnetic Source Imaging (EMSI) is the estimation of the position, orientation and strength of active electrical sources within the brain from elec trical and magnetic measurements. For an accurate source localization, the head model must correctly represent the electrical and geometrical properties of the head. To solve the forward problem using realistic head models numer ical techniques must be used. This work uses the Boundary Element Method (BEM) for solving the forward problem. The accuracy of the existing BEM formulation is improved by using second order elements, recursive integration and the isolated problem approach (IPA). Two new formulations are devel oped to improve the solution speed by computing transfer matrices for EEG and MEG solutions. The IPA formulation is generalized and integrated into the accelerated BEM algorithm. Once the transfer matrices are computed, the forward solutions take about 300 ms for a 256 sensor EEG and MEG system. The head model used in the BEM solutions is constructed by segmenting three dimensional multimodal magnetic resonance images. For segmentation, a semi-automatic hybrid algorithm is developed that makes use of snakes, mor- ivphological operations, thresholding and region growing. The mesh generation algorithm allows intersecting tissue compartments. For the inverse problem solution genetic algorithm (GA) is used to search for a given number of dipoles. Source localization with simulated data show that the localization error is within 1.1 mm for EEG and 1.2 mm for MEG when SNR is 10 on a realistic model with 7 compartments. When a single- dipole source in a realistic model is explored using a best-fit spherical model, the localization errors increase up to 8.5 mm for EEG and 7 mm for MEG. Similar tests are also performed with multiple dipoles. It was observed that realistic models provide definitely more accurate results compared to spherical models. The EMSI approach is also tested using experimental EEG data to localize the sources of auditory evoked potentials. The reconstructed source locations are correctly found in the Heschl's gyrus. In conclusion, this thesis presents a complete source localization framework for future brain research using the EMSI.
Benzer Tezler
- Parallelization of the forward and inverse problems of electro-magnetic source imaging of the human brain
Elektro-manyetik kaynak görüntüleme ileri probleminin paralel bilgisayar ortamında çözülmesi
CAN ERKİN ACAR
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Imaging electrical conductivity distribution of the human head using evoked fields and potentials
İnsan kafası elektriksel iletkenlik dağılımının uyarılmış alanlar ve potansiyeller ile görüntülenmesi
MUSTAFA YURTKÖLESİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. NEVZAT G. GENÇER
- Parallel implementation of the boundary element method for elektromagnetic source imaging of the human brain
İnsan beyninin elektromanyetik kaynak görüntülemesinde sınır elemanları yönteminin paralel uygulaması
YOLDAŞ ATASEVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Forward problem solution of electromagnetic source imaging of the human brain using a new boundary element method formulation with realistic head model
Yeni bir sınır elemanı metodu formülasyonu ve gerçekçi kafa modeli kullanarak elektro-manyetik kaynak görüntülemesinin ileri problem çözümü
İHSAN OĞUZ TANZER
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Visualisation of the electrical activities of the heart in 3D
Başlık çevirisi yok
IHAB ABDALLA EL-AFF
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe University of SalfordPROF. TIM RITCHINGS