Assessing DT-MRI tractography results via sampling the fiber tract space
Fiber yolak uzayının örneklenmesi ile fiber traktografi sonuçlarının değerlendirilmesi
- Tez No: 286348
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ACAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Beyindeki karmaşık sinirsel süreçler, sinir hücreleri arasındaki çok sayıdaki bağlantı sayesinde mümkün olmaktadır. Beyaz cevher traktografisi, beyindeki bu anatomik bağlantıların canlı içinde müdahalesiz bulunmasında kullanılabilecek tek yöntemdir. Difüzyon görüntülemenin ortaya çıkışını takiben, birçok traktografi yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemler, beyaz cevher yolaklarının yönlerini, beyindeki su moleküllerinin difüzyonunun ölçülmesine dayanarak bulmaktadırlar.Bu tezin amacı, difüzyon tensör görüntüleme verisi üzerinde traktografi sonuçlarının değerlendirilmesi ve geliştirilmesinde kullanılabilecek jenerik bir yöntem ortaya koymaktır. Bu tezde önerilen yöntem, herhangi bir traktografi metodu ile elde edilmiş bir yolak kümesini girdi olarak alır. Bu yolak kümesi içindeki hatalı veya belirsiz bölgeleri teşhis ederek ve yolakların olası dallanmalarını öne çıkararak kullanıcıya sonuçları etkileşimli olarak irdeleme imkanı sunar. Ayrıca, alternatif yolaklar ortaya koyarak traktografi sonuçlarında bulunamamış olan bağlantıları tespit etmek suretiyle verili traktografi sonuçlarını geliştirme olanağı sağlar.Önerilen teknikte, öncelikle, hata birikimini önlemek amacıyla verili yolaklar kısa parçalara bölünür. Daha sonra, kısa yolak kümelerinin uzayında örnekleme yapılarak kısa yolak çiftlerinin birbirlerine bağlı olma ihtimalleri hesaplanır. Bu ihtimaller hesaplandıktan sonra kullanıcı tarafından belirlenen kısa yolaklara, yine kullanıcı tarafından belirlenen güvenilirlik eşiğinin üzerinde bir olasılıkla bağlı diğer kısa yolaklar etkileşimli bir arayüzle görüntülenir. Böylelikle kullanıcı, verideki belirsizlikler vurgulanacak şekilde, olası yolakları güvenilirlik eşiğinin bir fonksiyonu olarak inceleyebilir.
Özet (Çeviri)
Complex neural processes in human brain are realized through a huge number of connections between neural cells. White matter tractography is the only available tool to reconstruct these anatomical connectivities non-invasively and in vivo. Following the emergence of diffusion imaging, several tractography algorithms have been proposed, where the local direction of white matter fiber bundles is estimated from measurements of water diffusion in human brain.The goal of this thesis is to introduce a generic tractography assessment and improvement method for diffusion tensor imaging (DTI) data. The proposed method takes a set of fiber tracts that are generated with any tractography algorithm as the input, and allow the user to interactively assess tractography results by identifying the erroneous or indefinite regions in the DTI data along input tracts and highlighting possible branching patterns of fiber bundles. By introducing alternative pathways that might have been missed by the initial tractography, given tractography results can also be improved.The technique relies on splitting the input tracts into shorter segments to prevent error accumulation, followed by sampling from the space of short tract clusters to estimate the connectivities between these short fiber segments. After the connectivity values are computed, given a set of seed tracts and a connectivity threshold, the method displays the short tracts that are connected to the seed tracts with a probability higher than the given threshold in an interactive environment. Thus, the possible pathways can be investigated as a function of the connectivity threshold, highlighting the uncertainty in DTI data.
Benzer Tezler
- Exploring the potential of digital twin technology to improve factors affecting construction productivity during the construction phase
Yapım aşamasında inşaat verimliliğini etkileyen faktörlerin iyileştirilmesinde dijital ikiz teknolojisinin potansiyelinin incelenmesi
İREM KOMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
- Assessing the benefits and challenges of using digital twins in the building construction industry
Bina inşaatında dijital ikizleri kullanmanın faydalarının ve zorluklarının değerlendirilmesi
FURKAN TURUNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİLAY DEMİRKESEN ÇAKIR
- Aort yetmezliğinde desendan aortadaki diyastolik geri akım ile aort yetmezliği ciddiyeti arasındaki ilişki
Başlık çevirisi yok
BELMA UYGUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
KardiyolojiSağlık BakanlığıKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OMAÇ TÜFEKÇİOĞLU
- Prediction of solar energy control system based on machine learning method
Güneş enerjisi kontrol sisteminin makine öğrenme yöntemine göre tahmin edilmesi
HASANAIN ALAA MOHAMMED ALMINSHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Detection of cardiovascular disease using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak kardiyovasküler hastalıkların tespit edilmesi
MUHAMMED ELSELLUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ABUT