Analyzing effective connectivity of brain using FMRI data: DCM and PPI
FMRI verileri kullanılarak beyindeki etkili konnektivite analizi: DCM ve PPI
- Tez No: 338431
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI, PROF. DR. METEHAN ÇİÇEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Son günlerde sinirbilim ve biyomedikal mühendisliği alanında dışarıdan uygulanan bir uyaranın etkisialtında beynin farklı bölgeleri arasındaki ilişkinin bulunması önem kazanmıştır. Konnektivitesinirbilim çalışmalarında dış ya da iç uyaranlarla uyarılan beynin değişik bölgeleri arasındakiilişkinini ortaya konması açısından önemlidir. Bu alanda üç tür konnektivite ön plana çıkmaktadır:Anatomik, işlevsel ve efektif konnektivite. Efektif konektivitenin önemi ruh ve sinir hastalıklarındaerken tanı imkanı sağlayabilmesidir. Bu hastalıkların bazıları şizofreni, multiple sklerosis ve majordepresyondur. Hasta ve sağlıklı beyinlerin efektif konektivitilerinin karşılaştırılması bozukluğunteşhisinde faydalı olacaktır.. Bu çalışmada, değişik uyaranların varlığında beynin bölgelerinin efektifkonnektivitlierinin karşılaştırılması için Psiko fizyolojik Etkileşim (PPE) ve Dinamik NedenselModelleme (DNM) isimli yöntemler kullanılmıştır. İşlevsel Manyetik Rezonans görüntüleme(iMRGA)' da nöral aktivite gizli olduğu için BOLD sinyali gibi görünebilen bir sinyal elde edebilmekiçin bir modele ihtiyaç vardır. DNM veriyi dönüştürmek için hemodinamik balon modelikullanmaktadır. Hemodinamik model öyle bir seçilmelidir ki nöral sinyalin ve BOLD'unparametreleri aynı olmalıdır. Burada dikkat edilmesi gereken nokta aranılanın BOLD sinyali değilnöronal aktivite olmasıdır. Bu çalışmada ilk aşamada MR görüntülerinde ön işlemeler yapıldıktansonra MARSBAR ile ilgilenilen bölgeler seçildi. İlişkinin olabileceği on bölge seçildi. Daha sonra 11sağlıklı deneğe grup analizi yapıldı ve deneyin uyaranlarıyla beraber model oluşturuldu. Uyaranlardizayn matrisine uygulandı ve parametreler DNM ile bulundu. Modeller içinden en iyisi Bayesçiyaklaşımla seçildi. On bölge arasındaki efektif konektivite ayrıca PPE ile de bulundu. Bu yöntemfizyolojik ve psikolojik etkileri de dikkate alır. DNM gibi, veri önişlemeden geçer, ilgilenilenbölgeler seçilir ve hemodinamik model tasarlanır. Bölgelerin nöronal ve hemodinamik yanıtları buyöntem ile karşılaştırılır.
Özet (Çeviri)
In neuroscience and biomedical engineering fields, one of the most important issues nowadays isfinding a relationship between different brain regions when it is stimulated. Connectivity is animportant research area in neuroscience which tries to determine the relationship between differentbrain region when the brain is stimulated externally or internally. Three main type of connectivity arediscussed in this field: Anatomical, Functional and Effective connectivity. Importance of effectiveconnectivity is its ability to detect brain disorders in early stages. Some brain disorders areSchizophrenia, MS and Major Depression disease. Comparing the effective connectivity between ahealthy and unhealthy brain will help to diagnose brain disorder. In this master study, two methodsnamed Dynamic Causal Modeling (DCM) and Psychophysiological Interaction (PPI) are used tocompare effective connectivity and neuronal activity between different regions of brain when thereare three different stimulations. Since the neural activity is latent in fMRI data, there is a need to amodel which is able to transfer data from neuronal level to a visible data like Blood-Oxygen leveldependent (BOLD) signal. DCM uses a haemodynamic balloon model (HD) to represent this datatransfer. The hemodynamic model must be so that the parameters of neural and BOLD signal be thesame. It should be noted that what is looked for is not the BOLD signal but the neuronal activity. Inthis study, as the first step, we did preprocessing of MR images and after ROI`s are created using theprogram MARSBAR. Ten ROIs, which are thought to have connections between them are selected byconsidering the stimulations used in the experiments in obtaining the data used in this thesis. The dataused contains fMRI images of 11 healthy subjects. Stimulations of experiment are applied to imagesgot from group analysis of 11 healthy subjects. These Stimulations are then used in preparing thedesign matrix and the parameters related to DCM. These parameters are the values related toconnection matrices defining bilinear dynamic model on ROI. Bayesian method is used to select bestmodel between all these models.Another method of PPI is also applied to analyze effective connectivity between 10 ROIs. Thismethod considers two issues of physiological and psychological effects. Like DCM, the preprocessingsteps and ROI selection is done for PPI and hemodynamic model is designed for this method. Neuraland hemodynamic responses of ROIs are compared using this method.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Duygu durumlarına göre değişen beyin fonksiyonel bağlantısallık analizi
Brain functional connectivity analysis changed by emotional states
MERVE DOĞRUYOL BAŞAR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
- Yakın kızılötesi bölgede Ag+, Cu2+ ve Hg2+ iyonlarının maskeleme ajanları ile ayrımsal ve hassas tespiti için ftalosiyanin tabanlı kimyasal sensörün geliştirilmesi
Development of a phthalocyanine-based chemical sensor for the discriminative and sensitive detection of Ag+, Cu2+ and Hg2+ ions with masking agents in the near infrared region
DİLA ÇETİN
- Design and analysis of optical wireless communication systems under energy constraints
Optik kablosuz iletişim sistemlerinin enerji kısıtları altında tasarım ve analizi
KHADIJEH ALI MAHMOODI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT UYSAL