Geri Dön

Tensor analysis of neuroimaging data

Nörogörüntülemede tensör analizi

  1. Tez No: 406535
  2. Yazar: ESİN KARAHAN ŞENVARDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Nörogörüntüleme araştırmalarında büyük miktarlarda veri toplanması bilişsel süreçlerle ilgili bilginin ayrıştırılması için yeni yöntemlerin geliştirilmesini gerektirmektedir. Bu tez çalışmasının amacı çok boyutlu ve birden fazla nörogörüntüleme modalitesinden elde edilen beyin verisinin işlenmesine elverişli yöntemler sunmaktadır. Nörogörüntüleme modalitelerinin tümleştirilmesindeki (fusion) en büyük zorluk elde verilerin uzaysal ve zamansal olarak farklı bilgiler taşımasıdır. Bu problem, tensörlerle ifade edilen EEG ve fMRG verisinin hem ortak hem de ayrık altuzaylarda ayrıştırılması ve ortak uzaysal profilin kortikal yüzeyde doğrudan veriden hesaplanması ile aşılmıştır. Aynı şekilde beyin bağlantılılığının Granger nedensellik analizi de tensör tabanlı bir modelle ifade edilmiş ve böylelikle tensör yöntemleri bu problemde kullanılabilmiştir. Bağlantılılık analizi için sunulan ilk yaklaşımda tensör yöntemleri kullanılarak bağlantılılık örüntüsü seyrekleştirilmiştir. İkinci yaklaşımda ise bağlantı örüntüleri atomsal yapılara bölünmüştür. Genel teori ve hesapsal olarak etkin algoritmalar sunulmuştur. Önerilen teknikler tümleştirme modeli için eşzamanlı EEG ve fMRG kayıtlarının üzerinde; bağlantılılık modelleri için hızlı çekim fMRG veri seti üzerinde uygulanmıştır. Önerilen yaklaşımların nörolojik hastalıkların erken teşhisinden beyin-bilgisayar arayüzü gibi uygulamalara kadar geniş bir alanda kullanım imkanı olabilir.

Özet (Çeviri)

Acquisition of large amounts of data in neuroimaging research requires development of new methods that can disentangle the underlying information and reveal the features related to cognitive processes. This thesis attempts to propose new methods that favor the multimodality and multidimensionality of the brain data. The main difficulty for the fusion of imaging modalities is the discrepancies in their spatial and temporal resolutions as well as the different physiological processes they reflect. This problem is addressed by decomposing the EEG and fMRI data cast as tensors on both common and discriminant subspaces and computing the common spatial profile from the data on the cortical surface. The Granger causality analysis of brain connectivity is reformulated on tensor space enabling incorporation of tools developed in that area of research. The first approach on this analysis facilitated tensor methods for sparse representation of the connectivity patterns whereas the second method resolved them as atomic structures. General theory and computationally efficient algorithms are presented. The techniques are illustrated on the simultaneous EEG/fMRI recordings for the fusion model and on the fast fMRI data for the connectivity analysis. The proposed approaches may have a wide application area ranging from the early diagnosis of neurological diseases to the brain-computer interface studies.

Benzer Tezler

  1. Epilepsi hastalarında beyaz madde değişikliklerinin yolak temelli uzamsal istatistik metodu ile değerlendirilmesi

    Evaluation of white matter differences in epilepsy using tract based spatial statistics method

    DİLAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BAYRAM

    PROF. DR. BETÜL BAYKAL

  2. Bipolar bozuklukta optik koherens tomografi ve difüzyon tensor görüntüleme bulgularının ilişkisinin araştırılması

    Investigation of the relationship between optical coherence tomography and diffusion tensor imaging findings in bipolar disorder

    NAFİYE SELCAN ÖNÜR YILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    PsikiyatriBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMET KIRPINAR

  3. Parkinson hastalığında görülen kognitif bozulmanın nörobiyolojik mekanizmalarının genetik ve nörogörüntüleme yaklaşımlarıyla incelenmesi

    Investigation of neurobiological mechanisms of cognitive impairment in parkinson's disease with genetic and neuroimaging approaches

    ANİ KIÇİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM TÜZÜN

  4. Demanslı hastalarda G-lenfatik sistem fonksiyonunun incelenmesi

    Investigation of G-lymphatic system function in patients with dementia

    BEYZA ASLI BİLSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GeriatriÜsküdar Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ METİN

  5. Alzheimer hastalığı erken teşhisinde derin öğrenme modelleri ile tanısal sınıflandırma

    Diagnostic classification with deep learning models in early diagnosis of alzheimer's disease

    SELAHATTİN BARIŞ ÇELEBİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU