Imaging electrical conductivity distribution of the human head using evoked fields and potentials
İnsan kafası elektriksel iletkenlik dağılımının uyarılmış alanlar ve potansiyeller ile görüntülenmesi
- Tez No: 224027
- Danışmanlar: PROF. DR. NEVZAT G. GENÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
İnsan beyninde vücut fonksiyonlarına bağlı olarak elektriksel aktiviteler meydanagelmektedir. Bu elektriksel aktivitelerin yarattığı potansiyeller ve manyetik alanlar,elektriksel (Elektroensefalografi - EEG) ve manyetiksel (Magnetoensefalografi - MEG)yöntemler ile gözlemlenebilir. İnsan beynindeki elektriksel aktiviteler, elektrik dipol-leri ile modellenmektedir. Elektromanyetik kaynak görüntülemenin (EMKG) amacıbu dipollerin yer, yön ve şiddetini belirlemektir. EMKG'nin ilk aşaması insan kafasınısayısal olarak modellemektir. Bu çalışmada, Sonlu Elemanlar Yöntemi (SEY) beyin-deki yönbağımlılıkla başa çıkmak için seçilmiştir. EMKG'nin ikinci aşaması, varsayılandipol konfigürasyonu için potansiyelleri ve manyetik alanları çözmektedir (ileri prob-lem). İnsan kafasının gerçekçi iletkenlik dağılımı, daha doğru ileri problem çözümleriiçin gereklidir. Ama, bizim bildiğimiz kadarıyla bir birey için iletkenlik dağılımı henüzhasaplanmış değildir.Bu tez çalışmasının amacı, varsayılan başlangıç iletkenlik dağılımını güncellemek için,EMKG çalışmalarından elde edilen uyarılmış potansiyeller ve alanları kullanan yenibir yaklaşımın olurluğunu incelemektir. Bu, ileri problemde beynin gerçekçi iletkenlikdağılımı kullanılacağı için, kaynak konumlama problemindeki başarı oranını arttıra-caktır. Bu yeni metod aynı zamanda beyin içindekiiletkenlik dağılımının farklılaştığı bölgelerin görüntülenmesi için de kullanılabilecektir.Ölçümlerin, iletkenlikteki farklılaşmalara olan duyarlılığını incelemek için SEY ta-banlı duyarlılık matrisi yaklaşımı kullanılmıştır. Önerilen yöntemin performansı üçfarklı kafa modeli - homojen küre, 4 kabuklu konsentrik küre ve gerçekçi kafa mod-eli - kullanılarak test edilmiştir. Küresel kafa modelleri için ortalarda dikdörtgenselşebekeler tercih edilmiş, kafa sınırı yakınlarında eğri elemanlar kullanılmıştır. Gerçekçidurumlar için, kafa modelleri birbiçimli şebekeler kullanılarak oluşturulur. Dokusınır bilgisi, Manyetik Rezonans (MR) görüntülerine uygulanan bölütleme algorit-maları ile elde edilmiştir. Bu yeni metodu gerçeklemek için paralel bilgisayar kümesigörevlendirilmiştir. İleri problem hesaplamaları ve doğrusal sistem çözümleri içinPETSc kütüphanesi kullanılmıştır.Bu özgün yaklaşımın performansı kafa modeli, hesaplamalarda kullanılan dipollerin vesensörlerin sayısı, ölçümlerdeki gürültü ve bu gibi çok sayıda faktöre bağlıdır. Bu tezçalışmasında, bu parametrelerden herbirinin etkisini gözlemlemek için simülasyonlargerçekleştirilmiştir. Kafa modelindeki eleman sayısı artış, doğrusal sistem çözümle-rindeki bilinmeyen sayısında artışa neden olur. O zaman, çözümün doğruluğu dipolve sensör sayısındaki artışla birlikte geliştirilir. Benimsenen yaklaşımın performansıgürültüsüz ölçümlerle birlikte gürültülü ölçümler kullanarak da gözlenmiştir. EEGiçin, ölçüm gürültüsü yaklaşımın doğruluğunu azaltır. MEG için, gürültüsünün etkisi daha be-lirgindir ve doku iletkenlik hesaplarında daha büyük hataya neden olur.
Özet (Çeviri)
In the human brain, electrical activities are created due to the body functions. Theseelectrical activities create potentials and magnetic fields which can be monitored elec-trically (Electroencephalography - EEG) or magnetically (Magnetoencephalography -MEG). Electrical activities in human brain are usually modeled by electrical dipoles.The purpose of Electro-magnetic source imaging (EMSI) is to determine the position,orientation and strength of dipoles. The first stage of EMSI is to model the humanhead numerically. In this study, The Finite Element Method (FEM) is chosen to han-dle anisotropy in the brain. The second stage of EMSI is to solve the potentials andmagnetic fields for an assumed dipole configuration (forward problem). Realistic con-ductivity distribution of human head is required for more accurate forward problemsolutions. However, to our knowledge, conductivity distribution for an individual hasnot been computed yet.The aim of this thesis study is to investigate the feasibility of a new approach toupdate the initially assumed conductivity distribution by using the evoked potentialsand fields acquired during EMSI studies. This will increase the success of sourcelocalization problem, since more realistic conductivity distribution of the head will beused in the forward problem. This new method can also be used as a new imagingmodality, especially for inhomogeneities where the conductivity value deviates.In this thesis study, to investigate the sensitivity of measurements to conductivityperturbations, a FEM based sensitivity matrix approach is used. The performanceof the proposed method is tested using three different head models - homogeneousspherical, 4 layer concentric sphere and realistic head model. For spherical head modelsrectangular grids are preferred in the middle and curved elements are used nearbythe head boundary. For realistic cases, head models are developed using uniformgrids. Tissue boundary information is obtained by applying segmentation algorithmsto the Magnetic Resonance (MR) images. A paralel computer cluster is employed toassess the feasibility of this new approach. PETSc library is used for forward problemcalculations and linear system solutions.The performance of this novel approach depends on many factors such as the headmodel, number of dipoles and sensors used in the calculation, noise in the measure-ments, etc. In this thesis study, a number of simulations are performed to investigatethe effects of each of these parameters. Increase in the number of elements in thehead model leads to the increase in the number of unknows for linear system solu-tions. Then, accuracy of the solution is improved with increased number of dipolesor sensors. The performance of the adopted approach is investigated using noise-freemeasurements as well as noisy measurements. For EEG, measurement noise decreases the accuracyof the approach. For MEG, the effect of measurement noise is more pronounced and may lead to a largererror in tissue conductivity calculation.
Benzer Tezler
- A novel magnetic resonance imaging (MRI) approach for measuring weak electric currents inside the human brain
Başlık çevirisi yok
CİHAN GÖKSU
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTechnical University of DenmarkDOÇ. Dr. AXEL THIELSCHER
DOÇ. Dr. LARS G. HANSON
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY
- Medical electro-thermal imaging
Tıbbi elektro-termal görüntüleme
FEZA CARLAK
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVZAT G. GENÇER
- Magnetic resonance conductivity tensor imaging (MRCTI) at 3 tesla
3 Tesla'da manyetik rezonans iletkenlik tensörü görüntüleme (MRİTG)
MEHDI SADIGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BEHÇET MURAT EYÜBOĞLU
- Modified 3D sensitivity matrix method and use of multichannel current source for magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT)
Değiştirilmiş 3B hassasiyet matrisi metodu ve çok kanallı akım kaynağının manyetik rezonans elektriksel empedans tomografi (MREET) için kullanılması
MUSTAFA RIDVAN CANTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER