Geri Dön

Multi-modal tensor representations of brain networks

Beyin ağlarının çok modelli tensör gösterimleri

  1. Tez No: 664051
  2. Yazar: GÖKTEKİN DURUSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ACAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Nöroloji, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTAY

    PROF. DR. ATA MUGAN

  2. 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

    İngilizce

    2019

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY

  3. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    AnatomiKocaeli Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN BAMAÇ

  4. Deep learning for multi-contrast MRI synthesis

    Çoklu kontrast MRG için derin öğrenme

    MAHMUT YURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR