Geri Dön

An fmri based method for characterizing superficial layer contamination in fnirs signals

Iykas isaretlerindeki yüzey katman kirliliğini tanımlamak için imrg tabanli bir yöntem

  1. Tez No: 360484
  2. Yazar: SİNEM BURCU ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ YEKTA ÜLGEN, PROF. DR. ATA AKIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Fizyoloji, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Physiology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Hemodinamik cevap, sistemik etkilesim, islevsel yakın kızılaltı spektroskopi, manyetik rezonans görüntüleme, fizyolojik gürültü temizligi, Hemodynamic response, systemic interference, functional near infrared spectroscopy, magnetic resonance imaging, physiological artifact removal
  7. Yıl: 2013
  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: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

ÖZET IYKAS ISARETLERINDEKI YÜZEY KATMAN KIRLILIGINI TANIMLAMAK IÇIN IMRG TABANLI BIR YÖNTEM Islevsel yakın kızılaltı spektroskopi (iYKAS), genis klinik uygulamaları olan bir beyin görüntüleme yöntemidir. iYKAS isaretleri, görev iliskili sinirsel aktivasyonun tahminini zayıflatan, beyin ve yüzey dokulardan kaynaklı sistemik fizyolojik gürültüler ile kirlidir. Bu çalısmada, fizyoloji temelli sistemik gürültüleri ortadan kaldırmak amacıyla bir genisletilmis yüzeysel isaret regresyonu (GYIR) yöntemi sunulmaktadır. Yöntem, optik ileri yönlü problemi çözerek elde edilen agırlıklandırılmıs kan oksijen seviyesi bagımlılıgı (KOSB) isaretleri üzerinde uygulandı ve dogrulandı. GYIR yönteminin fizyolojik gürültüleri temizlemedeki etkinligi i) global isaret regresyonu ve ii) yüzeysel isaret regresyonu yöntemleri ile karsılastırıldı. Her yöntemin uygulanması sonucu sistemik fizyolojik gürültüden arındırılaran isaretler, beyinsel sistemik salınımlardan arındırılmıs“dogru”beyin aktivasyonunu yansıtan sinirsel isaretler ile karsılastırıldı. Çalısmada, GYiR yöntemi ile görev iliskili sinirsel aktivasyonun geri kazanılmasında diger iki yönteme göre önemli iyilesmeler bildirilmektedir. Bulgular, bilissel bir görev esnasında i) yüzeysel deri katmanından gelen isaretin IYKAS ölçümlerine katkısının alnın farklı bölgelerinde önemli farklılıklar gösterdigi, ii) bölgesel deri kanlanması ölçümlerinin yanında ortalama bir deri kanlanması ölçümünün kullanılmasının, toplam sistemik etkiyi açıklamada daha etkili olacagı yönündedir. Yüzeysel ve daha derin iYKAS ölçümlerinin optik yolaklarının örtüsümünü maksimize etmenin, görev iliskili hemodinamik cevabı elde etmede büyük öneme sahip oldugu sonucuna varılmıstır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AN FMRI BASED METHOD FOR CHARACTERIZING SUPERFICIAL LAYER CONTAMINATION IN FNIRS SIGNALS Functional near infrared spectroscopy (fNIRS) is a method for monitoring cerebral hemodynamics with a wide range of clinical applications. fNIRS signals are contaminated with systemic physiological interferences from both the brain and superficial tissues, resulting in a poor estimation of the task related neuronal activation. In this study, we introduce an extended superficial signal regression (ESSR) method for cancelling physiology-based systemic interference in fNIRS signals. We apply and validate our method on the optically weighted BOLD signals, which are obtained by projecting the fMRI image onto optical measurement space by use of the optical forward problem. The performance of ESSR method in removing physiological artifacts is compared to i) a global signal regression (GSR) method and ii) a superficial signal regression (SSR) method. The retrieved signals from each method are compared with the neural signals that represent the“ground truth”brain activation cleaned from cerebral systemic fluctuations. We report significant improvements in the recovery of task induced neural activation with the ESSR method when compared to the other two methods with higher spatial localization, lower inter-trial variability, and higher contrast-to-noise (CNR) improvement. Our findings suggest that, during a cognitive task i) superficial scalp contribution to fNIRS signals varies significantly among different regions on the forehead and ii) using an average scalp measurement together with a local measure of superficial hemodynamics better accounts for the total systemic interference. We conclude that maximizing the overlap between the optical pathlength of superficial and deeper penetration measurements is of crucial importance for accurate recovery of the evoked hemodynamic response in fNIRS recordings.

Benzer Tezler

  1. Whole-brain non-invasive absolute cerebral blood volume quantification during functional activation in humans: Characterizing the absolute cerebral blood flow and volume relationship

    İnsanlarda fonksiyonel aktivasyon sırasında tüm beyin invaziv olmayan mutlak serebral kan hacmi ölçümü: Mutlak serebral kan akışı ve hacim ilişkisinin karakterizasyonu

    PELİN ÇİRİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyomühendislikYale University

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ROBERT TODD CONSTABLE

  2. Characterizing and detecting cohesive subgroups with applications tosocial and brain network

    Yogun ve uyumlu alt grupları karakterize etme ve tespit etme, sosyal media ağları ve beyin ağlari

    MAKBULE ZEYNEP ERTEM OKTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTexas A&M University

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERGİY BUTENKO

  3. Görüntü füzyon yöntemleri ile beyin lezyon görüntülerinin değerlendirilmesi

    Valuation of brain lesion images with image fusion methods

    ELİF EDA TAKGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN

  4. fMRI verisi kullanarak bilişsel hal tasnifinde öznitelik seçim tekniklerinin değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi

    Evaluation and improvement of feature selection techniques for cognitive state classification using fMRI data

    CEYHUN CAN ÜLKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN