Disease signature extraction for obsessive compulsive disorder using effective connectivity analysis based on dynamic causal modelling
Nedensel dinamik modellemeye dayalı efektif bağlantısallık analizi kullanılarak obsesif kompulsif bozukluk için hastalık imzası çıkarılması
- Tez No: 442291
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nörobilim alanında, zihinsel hastalıkları tespit etmek ve bu hastalıkların imzasını çıkartmak için insan beynindeki aktivasyonlar üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Obsesif Kompulsif Bozukluk (OKB) da çok sık karşılaşılan zihinsel hastalıklardan birisidir. İşlevsel Manyetik Rezonans Görüntüleme (iMRG) tekniği kullanılarak bu hastalık üzerine birçok çalışma yapılmasına rağmen, hastalık imzasının çıkarılması üzerine yapılan çalışmalar çok kısıtlıdır. iMRG ile işlevsel bağlantısallık analizi kullanılan eski çalışmaların aksine, bu çalışmanın amacı efektif bağlantısallık kullanılarak OKB hastaları ile sağlıklı insanların beyin aktiviteleri arasındaki farkı tespit etmektir. Bu amaç doğrultusunda, 12 OKB hastası ve 12 sağlıklı insandan alınmış¸ görev temelli iMRG verileri üzerine Dinamik Nedensel Modelleme (DNM) kullanılmıştır. Modeller öngörülen ve ölçülen işaretleri eşleyen Bayesçi method kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu method aynı zamanda en uyumlu efektif bağlantısallık değerlerini de belirlemiştir. Bu aşamadan sonra, bulunan efektif bağlantısallık değerleri her bir kişi için özellik olarak kullanılmıştır ve bu özellikler ile OKB hastaları ve sağlıklı kişiler Destek Vektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırılımıştır.
Özet (Çeviri)
In neuroscience, there exist some studies on activations of human brain used to detect mental disorders and to extract their signatures. Obsessive Compulsive Disorder (OCD) is one of the most common mental disorder that is encountered. Although there are many studies concern about this disorder by using functional Magnetic Resonance Imagining (fMRI), there exist very limited studies for extracting OCD signature that is extracting features from brain activity data to discriminate successfully OCD and healthy subjects. Unlike the past studies which used functional connectivity analysis on fMRI to extract signature of OCD, the aim of this work is to discriminate human brain activities between OCD patients and healthy ones by using effective connectivity analysis. For this purpose, Dynamic Causal Modelling (DCM) is used on the task related fMRI data that were taken from 12 healthy people and 12 OCD patients. Models are estimated by Bayesian Method by fitting the predicted BOLD signals to real signals measured and so to determine the best fitted neuronal state parameters. After that, these effective connectivity parameters are used as features for each subject and Support Vector Machine (SVM) classification method is used to discriminate OCD and control group.
Benzer Tezler
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Meniere hastalığında endolenfatik kese cerrahisi
Endolymphatic sac surgery in meniere's disease
NEBİL GÖKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme
Başlık çevirisi yok
İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK APAK
- Türkiye'de serebral hareket bozukluklarının etiyolojisi epidemiyolojisi ve bazı klinik özellikleri
Başlık çevirisi yok
AŞER BENSUSAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ