Geri Dön

Dinlenme durumunda fonksiyonel MRI sinyallerinin analizi

Analysis of resting-state functional MRI signals

  1. Tez No: 496250
  2. Yazar: ETERİ REYYAN BABALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTEN KUNTMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Dinlenme-durumunda fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (DD-fMRG), nörolojik bozukluklar ile beyin fonksiyonel bağlantısallık arasındaki değişim analizinde gelişmekte olan güçlü bir yöntemdir. Beynin farklı alanları arasındaki fonksiyonel bağlantıların varlığı ve boyutunu değerlendirmek için DD-fMRG verilerinin işlemesinde en çok kullanılan yöntemlerden bağımsız bileşen analizi (BBA), tohum tabanlı korelasyon analizi (TTA) ve öbeklemedir. Bu çalışmada, Philips Achieve 1.5T MRG sistemi T2* ağırlıklı ekoplanda görüntüleme metodu kullanılarak sağlıklı 11 erkek ve 9 bayan (20-41 yaş arasında) gönüllü katılımcılardan 200 dinamik 3D-tomogram alınarak insan beyninde dinlenme durumundaki farklı fonksiyonel bağlantıları tespit edilmiştir. Çeşitli nörolojik bozuklukların, bu farklı fonksiyonel bağlantılarda yarattığı değişiklikleri ortaya koyabilmek için katılımcılardan elde edilen DD-fMRG görüntüleri üzerinde jeodezik benzerlik ölçütleri esasına dayanan yaklaşık spektral öbekleme (YSÖ) metodu kullanılmıştır. DD-fMRG verilerinin BBA ve güncel bir yöntem olan YSÖ yöntemleri ile işlenmesi ve öbeklenmesi sonucunda, beyin dinlenme hal ağlarının tespit edilmesi çalışmaları yapılmıştır. YSÖ sonuçları literatürdeki diğer yöntemler ile kıyaslanarak sonuçları irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Resting-State fMRI (RS-fMRI) represent an emerging and powerful tool to explore brain functional connectivity (FC) changes associated with neurologic disorders. Independent component analysis (ICA), seed-based correlation analysis (SBA) and clustering are the most commonly used methods of processing RS-fMRI data to assess the presence and size of functional connectivity between different areas of the brain. In the experiment, 200 dynamic 3D-tomograms were taken from healthy 11 male and 9 female volunteers (aged 20-41 years) using T2* weighted echo-planar imaging method with the Philips Achieve 1.5 T MRI system for different functional connections have been identified in the resting state of the human brain. In order to reveal the changes that have been created by diverse of neurological disorders in these functional connections the approximate spectral clustering method (ASC) based on the basis of geodesic measurement similarities of RS-fMRI images obtained from volunteers was used. As a result of processing and clustering of RS-fMRI data by ICA and up-to-date ASC methods, work on detection of brain resting state networks was done. The results obtained by ASC method were examined by comparing with the other methods publicized in literature.

Benzer Tezler

  1. Obsesif kompulsif bozukluğu (OKB) olan hastalarda pulvinar'in i̇stirahat durumu fonksiyonel bağlantilari ve hacimsel analizlerinin i̇ncelenmesi

    Investigation of resting state functional connectivity and volumetric analysing of the pulvinar in patients with obsessive-compulsive disorder (OCD)

    BEHÇET AYYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    AnatomiKocaeli Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCAY ÇOLAK

  2. Geç başlangıçlı depresyon hastalarının 'default mode network' aktivitesinin sağlıklı kontroller ile karşılaştırılması

    Comparison of 'default mode network' activity of late onset depression patients and healthy controls

    MELİS ERCAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    PsikiyatriEge Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL

  3. Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data

    Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları

    İSMAİL BİLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Generalized multi-view data proliferator (gem-vip) for boosting classification

    Genelleştirilmiş çok boyutlu veri üretimi ile sınıflandırma hassaslığının yükseltilmesi

    MUSTAFA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK

  5. Evaluation and follow-up of cognitive function and reward bias in obesity, and their biopsychosocial determinants: A prospective study of obese patients before and after bariatric surgery

    Obezitede görülebilen duygusal düzenleme, bilişsel değişiklikler, dürtü kontrol sorunları, ödül sistemindeki bozuklukların bariyatrik- metabolik cerrahi öncesinde ve sonrasında değerlendirilmesi, izlenmesi ve ilişkili biyopsikososyal risk faktörlerinin belirlenmesi

    CANDAN YASEMİN YAZICIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    PsikiyatriKoç Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALE YAPICI ESER