Geri Dön

Functional parcellation of memory related brain networks by spectral clustering of EEG data

Hafıza ile ilintili EEG beyin ağlarının izgesel kümeleme yöntemı ıle gruplandırılması

  1. Tez No: 320804
  2. Yazar: ÇAĞATAY AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU, YRD. DOÇ. DR. RIFAT KORAY ÇİFTÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Nöroloji, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

EEG sinyali ve onun salınımlarının, bilgi işlenmesi esnasında beyindeki zamana bağlı nöral topluluklar ve lokal elektriksel alanlar ile bir ilişki içerisinde bulunduğu düşünülmektedir. Bu çalışmamızda, hafıza yükleme deneyi esnasında, alfa frekans bandı temelli beyin ağları öbeklenmesi yapılmıştır. Deney taslağı, kısa süreli değişen hafıza koşulları ile tasarlanmıştır. EEG elektrotları arasındaki eş bağlantının hesaplanması adına, zaman ve frekans dağılımları hesaplanarak, karşılıklı ilişki ölçütleri hesaplanmıştır. Hafıza yüklemesi durumları hesaba katılarak, izgesel öbekleme işlemi ile beyin alt ağlarına ayrıştırılmıştır. İzgesel kümeleme yönteminin temeli, komşuluk matrisinden oluşturulan bir çizgenin, komşuluk matrisinin öz görüngesi hesaplanarak, bu öz vektörler ile öbeklenmesine dayanır. Beyin ağlarının kaç adet öbekten oluşması gerektiği problemini çözmek adına, hassas öbekleme yöntemi kullanılmıştır. Yeni bir yöntem olan hassas öbekleme algoritması, kesin bir öbek sayısı belirmeksizin, alt ağların içsel bağlantı güçlerinin arttırılması ile belirgin öbekler oluşturulmasına olanak sağlar. Düzgelenmiş kesim öbeklenmesi sonuçlarında, beyinin oksipital ve bilateral bölgeler üzerinde yansıtılmış öbek düğümlerinin hafıza ile ilintili artışı gözlemlenmiştir. Hassas öbekleme sonuçlarında ise ikinci zaman aralığında (1250ms), oksipital ve sol lateral öbekleri arasındaki bağlantı sayılarında azalış, hafıza talebi artışında, art beyin ağlarının iyileşmesi ile ilişkilendirilebilir.

Özet (Çeviri)

The EEG signal and its oscillatory components may relate with temporal modulation of information processing of a sensory activation in a local electrical field and neural populations. In this study, we investigate the clustering information of alpha band brain networks during memory load task. For this purpose, short time memory experiment with a varying memory was designed. The functional coupling among EEG electrodes were quantified via mutual information in the time-frequency plane. A spectral clustering algorithm was used to parcellate memory related circuits in the brain in a load-dependent manner. The method is based on determining the eigenspectrum of the adjacency matrix of a graph and assigning nodes to clusters with respect to this spectrum. To be able to circumvent the problem of choosing the number of clusters beforehand a soft clustering approach was implemented. It is a novel method which offers to construct significant clusters without fixing a specified number of clusters and increases the inside cluster significance by normalized-cut value decomposition at each clustering level. In the N-cut clustering results, clustered nodes which are projected on occipital and bilateral regions increase with respect to the memory load. In the soft clustering results, inter-cluster connections between left lateral and occipital clusters are decreasing in the second (1250ms) time interval which can be linked to the enhancement of posterior region due to the increase in the memory demand.

Benzer Tezler

  1. Investigation of functional brain connectivity patterns in temporal lobe epilepsy

    Temporal lob epilepsi hastalarında fonksiyonel beyin bağlantısallık örüntülerinin incelenmesi

    SEDA NİLGÜN DUMLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU

  2. Palimpsest olgusunun morfolojik etkisi: Yeniden yapılandırıcı rota olarak İstanbul Atatürk Bulvarı örneği

    The morphological effect of the palimpsest phenomenon: Atatürk Boulevard as a restructuring route

    GÜLLÜ BOZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAN KAMİL GÜRER

  3. Sağlıklı bireylerde beyin MR görüntülerinin anatomik parselasyonuna dayalı dinlenim durumu fonksiyonel bağlantısallık hesaplamaları

    Resting state functional connectivity calculations of healthy individuals based on anatomical parcellation of brain MR images

    ULAŞ AY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BAYRAM

  4. Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğunda işlevsel ve anatomik parselasyon temelli beyin bağlantısallık analizlerinin karşılaştırılması

    The comparison of anatomical and functional parcellations in the connectivity results among individuals with Attention Deficit and Hyperactivity Disorder

    ELİF NURAN YAĞMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BAYRAM

  5. Major depresyon ve bipolar bozuklukta pariyetal kortex hacim ve işlevlerinin bulut tabanlı beyin manyetik rezonans görüntü segmentasyonu- parsellasyon sistemi ve nöropsikolojik bir test kullanılarak karşılaştırılması

    Comparison of parietal cortex volume and functions in major depression and bipolar disorder using a cloud based brain magnetic resonance image segmentation-parcellation system and a neuropsychological test

    FATMA KILIÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Psikiyatriİnönü Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RİFAT KARLIDAĞ