Neuroimaging of brain activity using spatio-temporal signal modelling
Uzay-zamansal işaret modelleme ile beyin etkinliğinde nörogörüntüleme
- Tez No: 311230
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Bioengineering, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ceza ve Ceza Usul Hukuku Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Fonksiyonel nörogörüntüleme bilişsel ve/veya duygusal ödevler sırasında beyin aktivitesi hakkında bilgi edinmemize olanak verir. Beyin aktivitesinin nörogörüntülenmesi, ölçülen elektriksel ve/veya hemodinamik verininuzay-zaman modellemesini ve farklı uzaysal ve/veya zamansal ölçeklerdeki verinin tümleştirilmesini gerektirir.Bu tez çerçevesinde, EEG-OİP, kafaderisi ve derin elektrotlardan ölçülen epileptik EEG, ve aynı anda kayıt edilmiş durağan hal EEG-fMRg gibi fonksiyonel ölçümlerin uzay-zaman dinamiklerini araştırmak amacıyla yeni teknikler incelendi.Kaynak yerelleştirme işlemine girdi olarak basit durağan alttopografiler üretmek için gerçekçi kafa modeli kullanan uzay-zaman dalgacık dönüşümleri uygulandı. Ayrıca, radyal baz fonksiyonları temel alan uzaysal ayrıştırma metodu kullanıldı. Alttopografilerin kullanımı geri yön çözümünü kolaylaştırdığı ve bu yaklaşımla ilintili EEG kaynaklarının bile yerelleştirilebildiği gösterildi.Farklı uzaysal ölçeklerdeki verinin bütünleştirilmesi epileptik EEG'nin önemli sorunlarından biridir. Kafaderisi EEG verisini kullanarak yapılan geri yön çözümü, derin, kortikal ölçümler ve bu ölçümlerin aynı anda kayıt edilmiş verikümeleri ile karşılaştırılarak, geri yön çözümünün güvenilirliği incelendi. Çoklumodalite fonsiyonel bilgi tümleştirilmesi, aynı anda kayıt edilen durağan hal görsel uyarım potansiyelleri ve fMRg ölçümlerinden ortaya çıkarılan dinamikleri incelemek için önerildi. EEG ve fMRg zaman serileri arasındaki ilinti, genel doğrusal model kullanılarak hesaplandı. Durağan hal uyarılma potansiyeli kaynaklarının fMRg aktivitesinin uzaysal altkümesi olduğu gözlendi.Bu çalışma, bilişsel, dikkat, hafıza ve algı çalışmalarının yapılabileceği EEG araşırmalarında, yeni uzay-zaman metodlarının uygulanabilirliği ve potansiyelini göstermektedir. Önerilen metodlar, beyin-bilgisayar arayüzü, nörocerrahi planlama ve bazı bozuklukların nöro-psikolojik değerlendirmesi gibi pratik alanlarda kullanabilecek birer araç olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Functional neuroimaging enables us to obtain information about how the brain responds to cognitive and/or emotional tasks.Neuroimaging of brain activity requires spatio-temporal modelling of measured electrical and/or hemodynamic data and integration of the measurements obtained at different spatial and or temporal scales. In this thesis, new techniques are employed for the investigation of spatio-temporal dynamics of different functional data as the EEG-ERP, the invasive/non-nonivasive recordings of epileptic EEG, and simultaneously recorded steady state EEG-fMRI. Spatio-temporal wavelet decompositions using realistic head models are applied in order to produce simple stationary input subtopographies for the source localization. Besides, a spatial decomposition method based on radial basis functions is used. The usage of the subtopographies facilitate the inverse solution and it is shown that even the temporally correlated EEG sources can be localized by this approach.Integration of the data obtained from different spatial scales is an important problem in epileptic EEG. To assess their reliability, the spatial performance of the scalp EEG based inverse solutions are compared with deep or cortical measurements and their simultaneously measured datasets. The multimodal functional information integration is proposed to compare the dynamics deduced by the simultaneously recorded SSVEP and fMRI. The temporal correlation between the time series of EEG and fMRI is calculated via the GLM. It is observed that the SSVEP source maps are the spatial subsets of the fMRI activity.The study demonstrates the applicability and potential of new spatio-temporal methods in EEG research which can be used to study cognition, attention, memory, and perception. Proposed methods can also be used as tools in more practical areas like brain computer interfacing, neurosurgical planning and neuro-psychological assessment of certain disorders.
Benzer Tezler
- Novel deep learning approaches for functional MRI data analysis
Fonksiyonel MRG veri analizi için yenilikçi derin öğrenme yöntemleri
HASAN ATAKAN BEDEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. TOLGA ÇUKUR
- Elektroensefalografi ve yakın kızılötesi spektroskopi tabanlı hibrit model kullanarak beyin bilgisayar arayüzü sisteminin performansının arttırılması
Improving the performance of brain computer interface system using electroencephalography and near infrared spectroscopy-based hybrid model
EBRU ERGÜN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
- Design of a wearable fNIRS neuroimaging device with an internet-of-things architecture
Nesnelerin interneti mimarisi tabanlı giyilebilir fNIRS sinir görüntüleme cihazı tasarımı
GÖZDE ÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Rhode IslandElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KUNAL MANKODIYA
- Egzersizin dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu tanısı olan ve omayan çocuk ve ergenlerde nöropsikolojik test performansları üzerine akut etkisinin işlevsel yakın kızılötesi spektroskopi (FNIRS) yöntemiyle değerlendirilmesi
Evaluation of the acute effect of exercise on neuropsychological testperformance in children and adolescents with and without attention deficit hyperactivity disorder by functional near infrared spectroscopy (FNİRS)
İBRAHİM TİRYAKİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
PsikiyatriAtatürk ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM SELÇUK ESİN
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN