Geri Dön

Functional magnetic resonance imaging (FMRI) simulator

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (FMRG) benzeticisi

  1. Tez No: 409135
  2. Yazar: KAMİL ARSLANKOZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, fMRG benzeticisi, artefakt, DMN (Default mode network – Varsayılan mod ağı), Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI Simulation, Artifact, Region of Interest (ROI), DMN (Default Mode Network)
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) kandaki oksijenlenme değişiminden yararlanarak beyindeki aktif alanları kestirir. fMRG düşük çözünürlüğe sahip tam beyin görüntülerini toplar ve beyin hacimlerindeki tekabül eden voksellerin kontrast farkını ölçer. Bu çalışmada, farklı FMRG analiz yöntemlerini karşılaştırmak/kıyaslamak için temel doğru olarak kullanılabilecek özelleştirilmiş 4B verisi üreten bir FMRG benzeticisi geliştirilmiştir. Benzetici, fRMG zaman serilerinin birkaç yönünün eğitimsel olarak çalışılması için de kullanılabilmektedir. Bu benzeticinin diğer benzeticilere kıyasla güçlü olduğu bazı yönler şunlardır: Benzetici, MATLAB ile programlanmıştır ve kullanımı kolaylaştıran bir grafiksel arayüze sahiptir. Önceden tanımlı anatomik yapılar içinde birden fazla beyin aktivasyonu oluşturmak için bir atlas (ICBM) kullanımını sağlar. Benzetici; T2 MRG görüntülerini, ilgilenilen alanı ve görev temelli (olay/blok/karma paradigmaları) ya da DMN (Default mode network – Varsayılan mod ağı) temelli 4B fMRG verisi için kullanır. Benzetici; baş hareketlerini, alışkanlığı, tarayıcı sapmasını ve Gauss gürültüsünü benzetebilmektedir. Benzetici, dakikalar içerisinde gerçeğe yakın fMRG verisi oluşturabilmektedir. Benzetici tarafında oluşturulan sonuçlar yaygın kullanılan fMRG analiz araçları(FSL ve AFNI) ile analiz edildi. FSL ve AFNI tarafından beyin aktivitelerinin tahmin edilmesi ve içerilmiş artefaktların kestirimi, benzetici parametreleri ile yüksek bir kesinlikle örtüşmüştür, bu da benzeticinin kalitesini doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) utilizes the change in the oxygenation of blood to predict active areas in the brain. fMRI consists of multiple low resolution whole brain images, for which, the contrast difference in corresponding voxels among all images are studied. In this study, an fMRI simulator has been developed which generates customized 4D fMRI data that can be used as a ground truth for comparing/benchmarking different fMRI analysis methods. This simulator can be also used for educational purposes for hands-on study of several aspects of the fMRI time series. Some of the strengths of this simulator with respect to other simulators are as follows. The simulator is programmed in MATLAB and it contains a GUI which facilitates its use. It allows an atlas (ICBM) to generate multiple brain activations within pre-defined anatomical structures. It utilizes T2 MRI images to construct task related (event/block/mixed paradigms) or DMN (Default Mode Network) 4D fMRI data. It is capable of simulating the effects of head movement, habituation, scanner drift and Gaussian noise. The simulator completes realistic fMRI data generation on the order of minutes. The results produced by the simulator are analyzed by popular fMRI analysis tools, FSL and AFNI. The estimation of brain activations and the prediction of the embodied artifacts by FSL and AFNI matched the simulation parameters with great certainty, verifying the quality of the simulations.

Benzer Tezler

  1. Wavelet based deconvolution techniques in identifying fMRI based brain activation

    fMRG tabanlı beyin aktivasyonlarının saptanmasında dalgacık dönüşümü teknikleri

    EMİNE ADLI YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDAN ERKMEN

    YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY

  2. Optimization and machine learning in MRI: Applications in rapid mr image reconstruction and encoding models of cortical representations

    MRG'de optimizasyon ve makine öğrenimi: Hızlı mr görüntü rekonstrüksiyonu vebeyindeki temsillerin kodlama modellerine uygulanışı

    MOHAMMAD SHAHDLOO

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR

  3. Extracting activated regions of brain with FMRI data using a robust unsupervised learning approach

    Gürbüz denetimsiz öğrenme yaklaşımı ile beynin aktif bölgelerini FMRI verileriyle çıkarma

    HUSSAIN ABED JABER ALZIARJAWEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. İLYAS ÇANKAYA

  4. Epilepsi cerrahisi sonrasında dil fonksiyonlarında intra ve interhemisferik reorganizasyonun fonksiyonel MR görüntüleme ile incelenmesi

    Postoperative reorganization of language functions in patients who underwent epilepsy surgery demonstrated by fMRI

    MELİKE GÜRYILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyoloji ve Nükleer TıpGazi Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN TURGUT TALI

  5. Clustering functional mri data using a robust unsupervised learning algorithm

    Fonksiyonel mrı verilerinin gürbüz denetimsiz algoritması ile kümelendirilmesi

    HADEEL KASSIM WADI AL-JOBOURI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLYAS ÇANKAYA