Multi-modal tensor representations of brain networks
Beyin ağlarının çok modelli tensör gösterimleri
- Tez No: 664051
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ACAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Nöroloji, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Demansın en yaygın şekli olan Alzheimer hastalığının ekonomik, sosyal ve psikolojik yükleri göz önünde bulundurulduğunda, hastalığın süreci ve altında yatan mekanizmaları hakkında fikir edinmek önemlidir. Biyobelirteçler olarak in-vivo MRI teknikleri ile elde edilen yapısal ve fonksiyonel beyin konnektomlarının kullanılması umut verici bir yaklaşımdır. Bu tezde, yapısal ve işlevsel olarak tanımlanan beyin konnektomlarının tek modlu ve çok modlu bir şekilde temsiline izin veren B-tensör yapısı sunulmuştur. Yapısal bağlantıların bilinen fonksiyonel ağlara projeksiyonu ile AD ve sağlıklı kontrol grubu, %90'ın üzerinde bir ayırma performansı ile 7 boyutlu bir uzayda ayırt edilmiştir. Aynı zamanda 47 kişiden oluşan farklı AD düzeylerine sahip hastalara tek modlu ve çok modlu tensör çarpanlarına ayırma yöntemleri ile 5 boyutlu uzayda %77-%100 doğrulukta tanı konulmaktadır. Tamamlayıcı bilgi sunan yapısal ve işlevsel ağları başarılı bir şekilde birleştirerek, çok-modlu tensör çarpanlarına ayırma tekniğinin tek-modludan daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur. Elde edilen alt ağların nörolojik değerlendirmeleri literatürle son derece uyumlu olmakla birlikte, hastalığın ilerlemesine ilişkin yeni bulgular da önermektedir.
Özet (Çeviri)
Considering the economic, social, and psychological burdens of Alzheimer's disease (AD), the most common form of dementia, it is essential to gain insight into the process and underlying mechanisms of the disease. Using structural and functional brain connectomes obtained by in-vivo MRI techniques as biomarkers is a promising approach. In this thesis, the B-Tensor structure that allows the representation of brain connectomes defined in structurally and functionally with a uni-modal and multi-modal fashion is presented. With the projection of structural connectomes onto known functional networks, patients with AD and healthy control group are distinguished in a 7-dimensional space with a separation performance of over 90%. In addition, with the uni-modal and multi-modal tensor factorization methods, 47 patients with different levels of AD, are diagnosed with an accuracy of 77% - 100% in a 5-dimensional space. The results show that the multi-modal factorization technique performs better than the uni-modal one by successfully fusing the structural and functional networks which offer complementary information. While the neurological evaluations of the obtained sub-networks are highly consistent with previous literature, new findings regarding the progression of the disease are also recommended.
Benzer Tezler
- Çok eksenli yorulma durumunda eşzamanlı ve asenkron yüklemeler için hasar ve ömür kestirim yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of damage and life estimation methods for in-phase and out-of-phase loading in multiaxial fatigue
BURAK UĞUR BULCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTAY
PROF. DR. ATA MUGAN
- Assessment of local muscle deformations using multi-modal imaging and finite element modeling
Lokal kas deformasyonlarının çoklu modalite görüntüleme ve sonlu elemanlar modelleme ile değerlendirmesi
ULUÇ PAMUK
Doktora
İngilizce
2019
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY
- Doğumdan yaşlılığa kadar farklı yaş dilimlerinde claustrum'un yapısı ve bağlantılarının incelenmesi
The claustrum structure and connectivity across the human life span: multi-modal MRG from neonates to elder persons
SEVİLAY AYYILDIZ
- Toplu ve yaylı parametreli sistemlerde titreşim gücünün dağılımı: Bir kalite kontrol sistemine uygulanması
Başlık çevirisi yok
FARUK BAYRAKTAR
- Deep learning for multi-contrast MRI synthesis
Çoklu kontrast MRG için derin öğrenme
MAHMUT YURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR