Geri Dön

Comparison of partial directed coherence and dynamic bayesian network approach for brain effective connectivity modeling using fMRI

Beyin etkin bağlantısallık modellemesi için PDC ve DBN yöntemlerinin fMRI kullanarak karşılaştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 611264
  2. Yazar: OĞUZHAN CAN ÖĞE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Beyin etkin bağlantısallığı modellemeye çalışan modellerin iki tanesinin karşılaştırması yapılmıştır. Bu modeller Partial Directed Coherence (PDC) ve Dynamic Bayesian Network (DBN) modelleridir. PDC lineer ve deterministik sinyal modellemesini baz alır. Granger Causality yönteminden türetilmiştir ve Multivariate Auto Regressive (MVAR) modelini içinde barındırır. Diğer yandan, DBN olasılıksal sinyal modellemesine dayanır. Bu yöntem DBN'e diğer bağlantısallık tahmin eden modellerin aksine lineer olmayan sinyallari modelleme yeteneği verir. Bu iki yaklaşımı karşılaştırmak için, bağlantısallık bilgisi önceden bilinen, lineer ve lineer olmayan çok değişkenli sentetik fMRI verileri üretilmiştir. Sentetik veri üretim sürecinde, sinyallerin fMRI sinyallerine benzemesi için Hemodynamic Response Function (HRF) üretilen datalar üzerine uygulanmıştır. Sinyalin boyu, HRF için sinyalin gürültüye oranı ve bağlantının karmaşıklığı (kanal sayısı) veri üretim süresince değişken olarak tutulmuştur. Nihayetinde bu iki yöntem belirtilen değişkenlere göre karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmadan sonra, PDC yönteminin lineer sinyallerde etkili olduğu çıkarımı yapılırken lineer olmayan sinyallerde başarısız olduğu görülmüştür. DBN ise lineer olmayan sinyallerde daha doğru sonuç verirken, lineer sinyaller içinse yeterli sonuçlar vermiştir. Beyindeki bağlantısallığın çok büyük oranda doğrusal olmaması ve DBN'in bağlantı tahmin eden modeller arasında doğrusal olmayan bağlantıları bulan tek model olmasından dolayı, DBN yönteminin PDC'ye göre daha uygun bir yöntem olduğu kesin bir şekilde dile getirilebilir. Bu çıkarım, bu iki yöntemi diskalküli hastalarından alınmış fMRI sinyallerine uygulayarak daha da desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Two of the approaches attempting to model brain effective connectivity are compared. These methods are Partial Directed Coherence (PDC) and Dynamic Bayesian Network (DBN). PDC is based on linear and deterministic signal modelling. It is derived from the Granger Causality approach and underpinned by the Multivariate Auto Regressive (MVAR) model. On the other hand, DBN is based on probabilistic signal modelling, which gives DBN the ability of detecting nonlinear interactions between signals unlike all the other estimator methods. In order to compare these two approaches, linear and nonlinear multivariate synthetic fMRI data whose connectivity is known beforehand is generated. In the generation process Hemodynamic Response Function (HRF) is applied after the generation of data by MVAR model. During data generation, the length of the signals, signal-to-noise ratio of the HRF, and complexity of the network (number of channels) are chosen as variables. All in all, these two methods are compared in terms of these parameters. After the comparison, it can be deduced that PDC performs better on linear signals, while it fails on nonlinear signals completely. DBN performs better on nonlinear signals and gives a satisfactory result for linear ones. Since connections in the brain are highly nonlinear and Dynamic Bayesian Network is the only brain effective connectivity estimator method that can differentiate nonlinear signals, it is certain to say that DBN is a more appropriate approach for connectivity modelling than PDC. This conclusion is supported by applying two methods to real fMRI collections of dyscalculia patients at the end.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66544

    İki boyutlu iki gruplu nötron difüzyon denkleminin lineer sınır elemanları ile çözümü

    The application of linear boundary elements method two dimensional and two group neutron diffusion equation

    SIRMA USTAARAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLGE ÖZGENER

  2. Tez No

    129859

    Kennedy sınıf III dişsizlik olgularında üç farklı tür hassas tutucunun kuvvet iletimi yönünden karşılaştırılması

    The comparison of the spesification of force distribution of three types of precision attachments used in kennedy class III partially edentulous arches

    BURCU AVCI DEMİRALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUTAHHAR ULUSOY

  3. Tez No

    242213

    Nonspesifik kronik bel ağrılı hastalarda hareketli ve hareketsiz zeminde yapılan egzersizlerin etkinliğinin karşılaştırılması

    Comparison of effectiveness of the exercises doing on stable and unstable surface on patients with nonspecific chronic low back pain

    ESMA SARGIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonDokuz Eylül Üniversitesi

    Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVGİ ÖZALEVLİ

  4. Tez No

    690128

    Kalça cerrahisi geçirecek olan hastaların pozisyon ağrılarında nöroaksiyel anestezi öncesi ultrason eşliğinde perikapsüler sinir grubu bloğu ile femoral sinir bloğun etkinliğinin karşılaştırılması: Prospektif-randomize kontrollü çalışma

    Comparison of the efficiency of peri-capsular nerve group block and femoral nerve block with ultrasound accompaniment before neuro-axial anesthesia in position pain of patients who will undergo hip surgery

    RAMAZAN İNCE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Anestezi ve ReanimasyonAtatürk Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÇELİK

  5. Tez No

    93147

    The Stretching method and its support tool for weight assignment in multiple criteria decision making

    Çok kriterli karar verme problemlerinde ağırlık belirleme için germe metodu

    NURİ BOYACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALİT OĞULTÜZÜN

Geri Dön