Geri Dön

Graph theory analyses on connectivity maps obtained by partial directed coherence using EEG data of dyslexic and healthy children

Disleksik ve sağlıklı çocuklardan toplanan EEG verileri kullanılarak kısmi yönlü koherans ile elde edilmiş beyin bağlantısallık haritalarında çizge teorisi analizleri

  1. Tez No: 473262
  2. Yazar: EKİN CAN ERKUŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY, PROF. DR. METEHAN ÇİÇEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Biotechnology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Disleksi, okuma ve bazen de öğrenme bozukluğu şeklinde tanımlanan, yaygın bir beyin işlevi bozukluğudur. Bu tez çalışmasında disleksi teşhisi konulmuş 31 çocuk ile disleksi teşhisi konulmamış 27 çocuktan okuma sırasında toplanan elektroensefelografi (EEG) verileri kullanılmıştır. Sırası ile çok değişkenli otoregresif modelleme yapılmış, kısmi yönlü koherans (KYK) ile beyin bağlantısallık haritaları çıkartılmış; bu bağlantısallık haritalarından çizge teorisinin değişkenlerinden“karakteristik bağlantı uzunluğu”,“kümelenme katsayısı”,“bağlantısal verimlilik”ve“küçük-dünya değeri”hesaplanmış ve bu hesaplanan değerler istatistiksel fark analizleri ile incelenmiştir. Gruplar arasında stimulus sonrası durum için“küçük-dünya değeri”bakımından fark tespit edilmiştir. Stimulus öncesi ve sonrası durumlar karşılaştırıldığında ise kontrol grubunda“bağlantısal verimlilik”; disleksi grubunda ise“karakteristik bağlantı uzunluğu”ve“kümelenme katsayısı”değerleri bakımından farklar görülmüştür. Bağlantısallık haritaları ile aynı zamanda düğüm bölgeleri analizleri de yapılarak gelen ve giden bağlantıların toplandığı düğüm bölgeleri tespit edilmiştir. Düğüm bölgeleri incelendiğinde ise sağ frontal bölge ile sağ oksipito-parietal bölgede gruplar arasında farklılıklar tespit edilmiştir. Bulunan sonuçlar literatür ile karşılaştırılmış ve tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Dyslexia is a common brain disorder which is defined as reading and sometimes learning disability. In this thesis study, EEG data which were collected from 31 dyslexics and 27 non-dyslexic children during reading task were used. First, multivariate autoregressive modelling was made. Then using MVAR models, brain connectivity networks were obtained with partial directed coherence (PDC) algorithms. Using brain connectivity networks, graph theory properties such as“characteristic path length”,“clustering coefficient”,“global efficiency”and“small-world measure”were calculated. Finally, group analyses were done based on the graph theory properties using statistical analyses. Between groups, for after stimulus condition, there was a significant difference in terms of“small-world measure”. Between before stimulus and after stimulus conditions,“global efficiency”was found to have significant difference in control group. Similarly,“characteristic path length”and“clustering coefficient”properties were found to have significant difference in dyslexic group. Also, main hub nodes were discovered for each subject using connectivity maps. Hub nodes distributions had differences between groups in right frontal and right occipito-parietal regions of brains. All the results were compared with literature and discussed.

Benzer Tezler

  1. Mekan dizimi yöntemiyle mekansal değişimin incelenmesi Yıldız Teknik Üniversitesi Davutpaşa Kampüsü örneği

    Analyzing spatial evolution of Yildiz Technical University Davutpasa Campus with space syntax methodology

    ÖZGE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR BİLGİ

    DOÇ. DR. FATİH GÜLGEN

  2. Çoklu ipucu olasılıksal öğrenme görevi sırasındaki nöral yapıların graf analizleri

    Graph analyses of the neural structures during multipl-CUE probability learning task

    GÖZDE KIZILATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PsikolojiEge Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL

  3. Multimodal bağlantı analizleri

    Multimodal connectivity analysis

    ÖZGÜN ÖZALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    NörolojiEge Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL

  4. Graflarda baskın ayrıt bağlantılılık

    Domination connectivity on graphs

    MUHİTTİN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ŞERİF ALDEMİR

  5. Bir hiperküp varyantında yapısal bağlantılılık ile güvenirlik analizi

    Reliability analysis with structure connectivity in a hypercube variant

    MUHAMMED TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikOrdu Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANAN ÇİFTÇİ

    DOÇ. DR. GÜLNAZ BORUZANLI EKİNCİ