New dimension reduction technique for brain decoding
Beyin okuma için yeni bir boyut küçültme tekniği
- Tez No: 416353
- Danışmanlar: Prof. Dr. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu çalı¸smada, Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme(fMRG) verileri üzerinde boyut küçültme, analiz ve ayrımcı bilgileri de¸sifre i¸slemlerini gerçekle¸stiren yeni bir yapı önerilmi¸stir. Seyrek Zamansal Örgü Modeli (SZÖM) adı verilen bu yapı üç a¸sama ve bir görselleme aracından olu¸smaktadır. Yapının A a¸samasında, voksellerin birbirinden ba˘gımsız oldu˘gu varsayımına dayanarak, tüm voksellerin arasından bilgilendirici olanları bulmayı amaçlayan tek de˘gi¸skenli voksel seçim modeli kullanılmı ¸stır. Bu amaç için, tek yönlü varyans analizi (VA) veya kar¸sılıklı bilgi (KB) yöntemlerinden yararlanılmı¸stır. Daha sonra, B a¸samasında, beynin çok de˘gi¸skenli yapısına dayanarak, Özyinelemeli Boyut Eliminasyon (ÖBE) olarak bilinen çok de˘gi¸skenli voksel seçim yöntemi kullanılmaktadır. Son a¸sama olan C a¸saması ise kendi içerisinde iki alt a¸samadan olu¸smaktadır. C.1 alt a¸samasında, belirlenmi¸s ve tohum voksel adı verilmi¸s vokseller etrafında sabit boyutlu, bölgesel örgü modelleri kurulmaktadır. Kurulan bölgesel örgü modeller neticesinde, tohum vokseller ile kom¸su vokselleri arasında yay a˘gırlıkları adı verilen ili¸skiler kestirilmektedir. C.2 alt a¸samasında, VA özellik seçim yöntemi kullanılarak gereksiz yay a˘gırlıkları ortadan kaldırılmaktadır. Çok a¸samalı bu yapının yanısıra, t-Da˘gıtılmı¸s Stokastik Kom¸su Gömme (tSKG) isimli görüntüleme yöntemi her a¸samanın etkisini analiz etmek için kullanılmatadır. Elde edilen sonuçlar, geli¸stirilmi¸s olan Seyrek Zamansal Örgü Modeli'nin, beyin okuma amacı için ba¸sarılı bir ¸sekilde kullanılabilece˘gini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Bu çalı¸smada, Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme(fMRG) verileri üzerinde boyut küçültme, analiz ve ayrımcı bilgileri de¸sifre i¸slemlerini gerçekle¸stiren yeni bir yapı önerilmi¸stir. Seyrek Zamansal Örgü Modeli (SZÖM) adı verilen bu yapı üç a¸sama ve bir görselleme aracından olu¸smaktadır. Yapının A a¸samasında, voksellerin birbirinden ba˘gımsız oldu˘gu varsayımına dayanarak, tüm voksellerin arasından bilgilendirici olanları bulmayı amaçlayan tek de˘gi¸skenli voksel seçim modeli kullanılmı ¸stır. Bu amaç için, tek yönlü varyans analizi (VA) veya kar¸sılıklı bilgi (KB) yöntemlerinden yararlanılmı¸stır. Daha sonra, B a¸samasında, beynin çok de˘gi¸skenli yapısına dayanarak, Özyinelemeli Boyut Eliminasyon (ÖBE) olarak bilinen çok de- ˘gi¸skenli voksel seçim yöntemi kullanılmaktadır. Son a¸sama olan C a¸saması ise kendi içerisinde iki alt a¸samadan olu¸smaktadır. C.1 alt a¸samasında, belirlenmi¸s ve tohum voksel adı verilmi¸s vokseller etrafında sabit boyutlu, bölgesel örgü modelleri kurulmaktadır. Kurulan bölgesel örgü modeller neticesinde, tohum vokseller ile kom¸su vokselleri arasında yay a˘gırlıkları adı verilen ili¸skiler kestirilmektedir. C.2 alt a¸samasında, VA özellik seçim yöntemi kullanılarak gereksiz yay a˘gırlıkları ortadan kaldırılmaktadır. Çok a¸samalı bu yapının yanısıra, t-Da˘gıtılmı¸s Stokastik Kom¸su Gömme (tSKG) isimli görüntüleme yöntemi her a¸samanın etkisini analiz etmek için kullanılmatadır. Elde edilen sonuçlar, geli¸stirilmi¸s olan Seyrek Zamansal Örgü Modeli'nin, beyin okuma amacı için ba¸sarılı bir ¸sekilde kullanılabilece˘gini göstermektedir.
Benzer Tezler
- A medical decision making system for brain tumor identification from magnetic resonance images using machine learning techniques
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak manyetik rezonans görüntülerinden beyin tümörünün belirlenmesi için tıbbi karar verme sistemi
ZAHRAA ABD AL RAHMAN MOHAMMED AL SAFFAR
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Aksolotl kol rejenerasyonu alanında mikrobiyota ve transkriptom verisinin madenciliği vasıtasıyla yeni aday biyobelirteçlerin keşfi
Discovery of novel candidate biomarkers in the field of axolotl limb regeneration through mining of axolotl microbiota and transcriptome data
MUHAMMED MUSTAFA ÖGDÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Biyoistatistikİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ KÖK
- Matkap uçlarının Ark PVD ile Tin kaplanmasında proses parametrelerinin Taguchi metodları ile optimizasyonu
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜL KELEŞ
- Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi
SADDAM HEYDAROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi
Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector
NESLİHAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK