Solving the forward problem of electrical source imaging by applying the reciprocal approach and the finite difference method
Elektriksel kaynak görüntüleme ileri probleminin karşıtlılık yaklaşımı ile sınırlı farklar yöntemi kullanılarak çözülmesi
- Tez No: 201728
- Danışmanlar: PROF. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Manyetik Rezonans Goruntuleme, Bolutleme, EEG ˙Ileri Problemi, Sınırlı Farklar Yontemi, Magnetic Resonance Imaging, Segmentation, EEG Forward Prob- lem, Reciprocity, Finite Di®erence Method
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Elektroensefalografi (EEG)'nin amaclarından biri, kafaderisi uzerinden kayıt edilmis voltaj olcumleri ile beyin aktivitelerinin konumlarını dogru bir sekilde belirlemektir. Fakat problemin islemsel zorlukları ve teknik sınırlar nedeniyle kaynak konumlandırmanın dogruluk oranı yeterli degildir ve iyilestirilmelidir. Cozumun dogruluk oranını artırmak icin gercekci, yani hastaya baglı kafa modellerinin olusturulması gerekmektedir. Gercekci kafa modellerinin olusturulması hastaya ait dokuların konum tespiti ardından doku iletkenlik degerlerinin uygun ilgili noktalara tayin edilmesiyle olur. Bu calısma oncelikle T1-agırlıklı Manyetik Rezonans (MR) goruntulerinden hasta kafasına ait konumsal doku bilgisinin bulunmasına odaklanır. Halihazırdaki goruntu isleme teknikleri ihtayaclar uyarınca sekillendirilerek goz, beyaz madde, gri madde, serebrospinal sıvı, kafatası ve kafaderisi hacimsel MR kafa goruntulerinden bolutlenmistir. Hastaya baglı iletkenlik degerlerinin belirlenmesi ise bu calısmanın bir parcası olarak gorulmemis, literaturdeki izotropik degerler dokulara uygun olarak atanmıstır. Doku b¨ol¨utlenmesi ardından EEG ileri problemi Sınırlı Farklar yontemi ile gercekci bir kafa modeli kullanılarak cozulmustur. Sınırlı Farklar yonteminin kullanımı ile, islemsel karma¸sayı kaldırmak ve ¸cok girintili bir yuzeye sahip olan beyin uzerinde ag yaratma islemini kolayla¸stırmak amaclamaktadır. Tercih edilen sayısal modelin dogruluk oranları Elektrik Empedans Goruntuleme (EIT) ve EEG ileri problemleri ¨uzerinde test edilmi¸stir. EIT ileri probleminin bu ¸calısmaya dahil edilmesindeki amac EEG ileri probleminin resiprokal cozumunu degerlendirmektir.
Özet (Çeviri)
One of the goals of Electroencephalography (EEG) is to correctly localize brain activities by the help of voltage measurements taken on scalp. However, due to computational di±culties of the problem and technological limitations, the accuracy level of the activity localization is not perfect and should be improved. To increase accuracy level of the solution, realistic, i.e. patient dependent, head models should be created. Such head models are created via assigning realistic conductivity values of head tissues onto realistic tissue positions. This study initially focuses on obtaining patient dependent spatial infor- mation from T1-weighted Magnetic Resonance (MR) head images. Existing segmentation algorithms are modi¯ed according to our needs for classifying eye tissues, white matter, gray matter, cerebrospinal °uid, skull and scalp from volumetric MR head images. Determination of patient dependent con- ductivity values, on the other hand, is not considered as a part of this study, and isotropic conductivity values anticipated in literature are assigned to each segmented MR-voxel accordingly. iv Upon completion of the tissue classi¯cation, forward problem of EEG is solved using the Finite Di®erence (FD) method employing a realistic head model. Utilization of the FD method aims to lower computational complexity and to simplify the process of mesh creation for brain, which has a very complex boundary. Accuracy of the employed numerical method is investigated both on Electrical Impedance Tomography (EIT) and EEG forward problems, for which analytical solutions are available. The purpose of EIT forward problem integration into this study is to evaluate reciprocal solution of the EEG forward problem.
Benzer Tezler
- Evaulation of spatial and spatio-temporal regularization approaches in inverse problem of electrocardiography
Geri elektrokardiografi probleminde uzamsal ve uzamsal-zamansal düzenlileştirme yaklaşımlarının değerlendirilmesi
MURAT ÖNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Electro-magnetic source imaging using realistic head models
Gerçekçi kafa modelleri kullanarak elektro-manyetik kaynak görüntüleme
ZEYNEP AKALIN ACAR
Doktora
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. NEVZAT GENÇER
- Beynin elektriksel etkinliğinin dipol kaynakları şeklinde modellenmesi ve bu kaynaklara ait gerilim dağılımının bulunması
Başlık çevirisi yok
ATA AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÖL YAZGAN
- Forward problem of electrocardiography in terms of 3D transmembrane potentials using comsol
3 boyutlu transmembran potansiyelleri cinsinden comsol kullanarak elektrokardiyografide ileri problem
GİZEM BEDİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
YRD. DOÇ. DR. BARBAROS ÇETİN
- Elektrikli araç şarj istasyonlarında sezgisel yöntemler kullanılarak talep cevabı tabanlı optimum enerji yönetimi
Demand response based optimum energy management using heuristic methods in electric vehicle charging stations
BİLAL CANOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY