Statistical disease detection with resting state functional magnetic resonance imaging
Dinlenim durumu fonksiyonel magnetik rezonans görüntüleme ile hastalık durumunun istatistiksel olarak belirlenmesi
- Tez No: 474996
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerinin çoğu belirli bir görevi temel alır. FMRI verileri, denek bir görevi yerine getirirken elde edilir. Ancak, denek bir görevi yerine getirmediği zamanlarda bile beynin aktif olduğu açıktır. Dinlenim durumu fMRI (R-fMRI), bir denek görev yapmadığında bölgesel etkileşimleri değerlendirmek için kullanılan yeni ve popüler bir tekniktir. Bu çalışma, R-fMRI verilerini analiz ederek, çalışmaya katılan bireyleri sağlıklı veya hasta olarak sınıflandırmaya odaklanmaktadır.“UCLA Consortium for Neuropsychiatric Phonemics LA5c Study”veri setindeki dinlenim durumu, işlevsel bağlantısallık (ROI) beyin sinyallerinin çıkarılması için kullanılmıştır. Varsayılan mod modeli ağları (DMN) dinlenim süresince görevle ilişkili etkinlikten daha yüksek aktivite göstermektedir (Raichle ve Snyder, 2007). Bu nedenle bu tezde DMN ağları üzerine çalıştık. fMRI görüntülerinin ön işleme tabi tutulması, Statistical Parametric Mapping sürüm 8 araç kutusu (SPM8) ile gerçekleştirilmiştir. Beyin sinyalleri Functional Connectivity araç kutusu kullanılarak (CONN) elde edilmiştir. Beyin sinyallerinin elde edilmesinden sonra, beyin sinyalleri, cinsiyet ve yaş gibi kişilerin demografik bilgileri ile birlikte kullanılarak hastalık durumu sınıflandırılmıştır. UCLA veri setinde bulunan denekleri R-Studio kullanarak sınıflandırmak için lojistik regresyon modeli, marjinal model, rastgele etki modeli ve k-ortalama, hiyerarşik ve CGR kümelemesi yöntemleriyle birlikte lojistik regresyon yaklaşımı uygulanmıştır. Sigara içme durumu olan marjinal model ve k-ortalama kümeleme algoritmasını takip eden sigara içme durumunu içermeyen lojistik regresyon modeli en iyi sonucu vermektedir.
Özet (Çeviri)
Most of the functional magnetic resonance imaging (fMRI) data are based on a particular task. The fMRI data are obtained while the subject performs a task. Yet, it's obvious that the brain is active even when the subject is not performing a task. Resting state fMRI (R-fMRI) is a comparatively new and popular technique for assessing regional interactions when a subject is not performing a task. This study focuses on classifying subjects as healthy or diseased with the diagnosis of schizophrenia by analyzing R-fMRI data. The resting state situation in the dataset of“UCLA Consortium for Neuropsychiatric Phonemics LA5c Study”is used to extract brain signals in the Region of Interest (ROI) analysis. The default mode network (DMN) ROIs were selected since the DMN is a perception depending on an interconnected set of areas displaying higher activity during rest than task related activity (Raichle and Snyder, 2007). Pre-processing of fMRI images is achieved with toolbox of Statistical Parametric Mapping version 8 (SPM8). ROI-based on brain signals are obtained from Functional Connectivity (CONN). After brain signals are obtained, the disease status is predicted by adjusting for the magnitude of brain signals, the demographic information's of subjects such as gender and age. Logistic regression model, marginal model, random effect model and k-means clustering, hierarchical clustering and clustering genes with replications (CGR) followed by logistic regression approaches are conducted to classify the subjects in the UCLA data set by using R-Studio. Marginal model with smoking status and k-means clustering algorithm followed with logistic regression model excluding smoking status give best results.
Benzer Tezler
- COVID 19 pandemisi sürecinde insanların doğa ve peyzaja erişim taleplerinin tespiti
Detection of people's requests for access to nature and landscape during the COVID-19 pandemic
SEMA NUR ÖZKURT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Peyzaj MimarlığıAtatürk ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIK SEZEN
- Yatarak ve ayakta çekilen nötral lumbosakral ve dinamik lumbosakral grafilerin radyolojik instabilite açısından değerlendirilmesi
Evaluation of standing and supine neutral and dynamic lumbosacral graphies for radiological instability
MURAT ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
NöroşirürjiAkdeniz ÜniversitesiBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ CEM AÇIKBAŞ
- Glokomlu ve normal yetişkin Türk popülasyonunda oküler nabız amplitüdün santral kornea kalınlığı, intraoküler basınç, aksiyel uzunluk, ön kamara derinliği, yaş, sistolik kan basıncı, diastolik kan basıncı ve nabız basıncı ile ilişkisi
Relationships between ocular pulse amplitude and age, central corneal thickness, intraocular pressure, axial length, anterior chamber depth, systolic-diastolic blood pressure and pulse pressure in healthy persons and in adults with glaucoma through Turkish population
MEHTAP ÖZARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Göz HastalıklarıOndokuz Mayıs ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT BEDEN
- Bruce protokolü uygulanan tip 1 diyabetlilerde egzersizin immün parametrelere etkisi
The effect of exercise on immune parameters in bruce protocol applied type 1 diabetics
FATİH SALMAN
Doktora
Türkçe
2003
Allerji ve İmmünolojiİstanbul Üniversitesiİmmünoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN DİNÇÇAĞ
- Akut iskemik inmeli hastalarda QRS fragmantasyonu sıklığının incelenmesi ve prognostik öneminin değerlendirilmesi
Evaluation of frequency and prognostic significance of fragmented QRS in patients with acute ischemic stroke
ORKHAN KARİMOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İRFAN ŞAHİN