Optimization of FNIRS probe geometry to eliminate non-brain tissue contamination
Beyin dışı dokulardan gelen bozucu etkilerin giderilmesi için işlevsel YKAS prob geometrisinin optimizasyonu
- Tez No: 372537
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ YEKTA ÜLGEN, PROF. DR. ATA AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Yakın kızılaltı spektroskopisi (YKAS: fNIRS) bilissel görevler sırasındaki yetiskin ve yeni dogmus insan beynindeki oksijenlenmenin ölçümünün gerçeklestirebilmesi için gelistirilmekte olan invazif olmayan bir görüntüleme teknigidir. YKAS'de beyindeki oksijenlenme, ısık-doku etkilesimi sırasında beyin aktivasyonunun bir cevabı olan kan içerisindeki temel sogurucu moleküllerden oksi-hemoglobin ve deoksi-hemoglobin konsantrasyonunun degisimi olarak ifade edilmektedir. Farklı dalga boylarındaki ısıgın bu moleküller tarafından sogurulması uyarlanmıs Beer-Lambert Yasası (MBLL) kullanılarak hesaplanmaktadır. YKAS ölçümünde amacına göre sogurucu molekül konsantrasyonlarının degisimini ölçmek üzere istenmeyen“cross-talk”etkisinini en aza indirgemek için optik pencere olarak adlandırılan 600-900 nm aralıgından seçilmis iki ya da daha fazla dalgaboyu kullanılmaktadır. Çesitli ısık kaynakları (LD, LED, vs.) ve algılayıcı kombinasyonundan olusturulan YKAS probu, kaynaktan çıkıp istenilen algılayıcıya ulasan fotonlarının dagılımının, literatürde“banana-shape”olarak tanımlanan, ısıgın muz seklindeki bir yol dagılımı takip ettigi teorisini temel alarak, beynin aktive olan bölgelerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Basarısı kanıtlanmıs bir metod olan, çoklu biyolojik katmanda foton göçünün tasvir edildigi Monte Carlo benzetimleri, kafa ve YKAS probunu istenilen ölçüme göre modelleyip, sistemi anlamaya olanak saglamaktadır. YKAS'nin en önemli zayıf noktası beyni çevreleyen deri ve kafatası katmanlarından gelen sinyalin, gri maddede olusan sinyal ile birleserek, aktivasyonun ¸olçümü sırasında bozucu bir etki yaratmasıdır. Bu iki sinyalin ayrıstırılması için çesitli yöntemler gelistirilmektedir. Bu tezde sinyal ayrıstırma teknigi olarak, YKAS prob tasarımında yakın ve uzak olarak adlandırılan, sırasıyla beyin dısı biyolojik katmanlardaki sinyali algılayan ve beyin dısı ile beynin kendisinden gelen cevaba sahip olan iki algılayıcı pozisyonun optimize edilmesi için gerçek fMRI datası Monte Carlo benzetimleri kullanılarak saptanmaya çalısılmıstır. 7 mm'lik bir insan kafatası kalınlıgı için bu algılayıcı pozisyonlarının kaynaktan 17, 18 ve 19 mm uzaklıgında oldugu bulunmustur.
Özet (Çeviri)
Functional near infrared spectroscopy (fNIRS) is a developing non-invasive technique used for measurement of oxygenation in the adult and newborn human brain during cognitive tasks. The oxygenation in the brain is expressed as the change in the concentrations of the major absorbers such as oxy- and deoxy-haemoglobin in blood as a response to the brain activation during light-tissue interactions. The absorption of these absorbers at different wavelengths are calculated by using a Modified Beer- Lambert Law (MBLL). Depending on the aim of the fNIRS measurement, at least two different wavelengths are selected from the optical window (600-900 nm) for the detection of the concentration changes of these absorbers in order to minimise the undesired effect of“crass-talk”. The probe of fNRIS containing a combination of various light sources (LD, LED, etc.) and detectors aims to pinpoint the activated regions of the brain relying on the theory of light path distribution known as“banana-shape”in literature. As a well proven technique, Monte Carlo Simulations which describes the photon migration multi layer media is used for modelling of head and fNIRS probe for investigation of the system. The most important disadvantage of the technique is the contamination of the brain signal with the signals received from the superficial layers of the head, namely; scalp and skull layers. For the decoupling of these signals, various signal regression and filtering techniques are used. In this thesis as a signal regression technique is presented, where a real fMRI data is used in Monte Carlo Simulations for assigning a near-far detector position which respectively contains the signal from the superficial layers only and the signals obtain from both the superficial layers and brain matter. The positions of these detectors were found to be around 17, 18 and 19 mm from the source for the head model with an average human skull thickness of 7 mm.
Benzer Tezler
- Öbek analizi algoritmaları
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- Kaynak aparatlarında destek ve bağlama noktlarının bulunması
Optimal support and clamping points design for welding fixtures
TAHA KANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Mühendislik BilimleriUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NECMETTİN KAYA
- Hastane atıksularında antibiyotikler ve kentsel atıksulara etkisi
Antibiotics in hospital wastewater and effects to urban wastewater
HAVVA KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN AYDIN
- Polyamide synthesis for reverse osmosis membrane and substrate optimization
Reverse osmosiz membranlar için polyamid ince film sentezi ve destek yüzey optimizasyonu
BÜŞRA ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TAŞDELEN YÜCEDAĞ
- Gerilim değişimlerinin daimi kondansatörlü bir fazlı asenkron motoru üzerindeki etkileri
Effect of voltage variations on run capacitor single phase induction machine
İBRAHİM EVREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN HOCAOĞLU