Image reconstruction from fMRI activity in visual cortex
Görsel korteksteki fMRI aktivititesinden görüntü yenidenyapılandırılması
- Tez No: 749794
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) verilerine dayalı beyindeki nöronal aktivitenin tanımlanması, son yıllarda sinir bilim araştırmalarında önemli bir yer edinmiştir. fMRI temelde, lokal beyin aktivasyonu sırasında kan akışı ile oksijen metabolizması (BOLD) arasındaki değişikliklerden kaynaklanan beyindeki nöronal aktiviteyi saptamaya dayalı bir ölçüm yöntemdir. Karmaşık görsel nesneleri nasıl algılandığı ve beyin tarafından işlendiğini anlamak, beyin işleyişini kavramak için kritiktir. İnsanların dünyayı algılama süreçlerinin nöral aktiviteden niceliksel bir anlayışa sahip olmak giderek daha gerçekçi hale gelmektedir. Derin öğrenme modelleri ve bilgisayar görü, bu alandaki çalışmalara önemli katkılarda bulunmuş ve umut verici bulgular elde edilmiştir. Sinir bilim, niceliksel bilişsel işlem analizi ve hesaplamalı model gelişmelerinin bu birleşimi, beyin aktiviteleri ile algılar arasındaki karmaşık ilişkiyi anlama konusunda yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışma, rastgele nesne kategorilerinde görsel uyaranlar olarak sunulduğunda meydana gelen fMRI beyin aktivasyon desenlerinden görsel nesnelerin yeniden yapılandırılmasına odaklanmaktadır. Bu çerçevede istatistiksel öğrenme metodolojilerinin, nörobilimle ilgili değerlendirme bağlamında ne kadar etkili olduğunu incelemek için yaklaşık 5,000 ayrı yavaş olayla ilişkilendirilmiş fMRI taramalarını içeren BOLD5000 veri kümesi kullanılmıştır. Her bir katılımcı için bir kortikal yüzey modeli çıkarılarak fMRI beyin aktivitesi ile algılanan uyaranlar arasında bir ilişki kurulmuştur. Özellikle, uyaran görüntüsünde mevcut olan içsel uzamsal ilişkileri koruyarak görsel korteksin karmaşık geometrisini yakalayarak hacimsel fMRI verilerindeki mekansal çözünürlük zorluklarını çözmek oksipital yüzey modelleri önerilmiştir. fMRI verilerinden elde edilen oksipital yüzey modelleri kullanılarak görsel görüntülerin latent difüzyon modeli (LDM) ile yeniden yapılandırılmasını önermektedir. Modelin performansı, düşük seviye metriklerde AlexNet(2) ve AlexNet(5) ile yapılan iki yönlü karşılaştırmalarda %93,6 puan kaydederken, yüksek seviye metriklerde InceptionV3 ile yeniden yapılandırılan görüntüler için %49,5 puan elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, the importance of using fMRI data to identify neural activity in the brain has increased significantly in neuroscience. The core principle of fMRI is blood-oxygen-level-dependent (BOLD) contrast, which occurs from a mismatch between blood flow and oxygen metabolism during localized brain activity. Studies of how the brain interprets complex visual objects and the perception of subjects are critical to understanding how the brain works. It's becoming more realistic to gain insights into how the brain perceives the external world quantitatively. Deep learning models and computer vision technologies have significantly contributed to this understanding with encouraging findings from studies. The convergence of quantitative cognitive process analysis and cutting-edge computational models in this context offers novel opportunities to understand the complex connections between brain function and perceptual decision-making. This study focuses on reconstructing visual objects from fMRI activation patterns that occur when visual stimuli are presented in arbitrary object categories. The BOLD5000 dataset that contains about 5,000 distinct slow event-related fMRI scans, was used to assess the applicability of statistical learning methodologies that involve neuroscience. A cortical surface model was extracted for each subject to investigate a relationship between fMRI activity and perceived stimuli. Specifically, occipital surface models were created to capture the complex geometry of the visual cortex, which plays a crucial role in processing visual information. These models were designed to address the spatial resolution challenges inherent in volumetric fMRI data by providing a more accurate representation of the cortical surface. This paradigm purposely hides the intrinsic spatial relationships present in the stimulus image. This study uses occipital surface models obtained from fMRI data to reconstruct visual images using latent diffusion model (LDM).The performance recorded AlexNet(2) and AlexNet(5) 2-way comparison scores of 93.6% as low-level metrics, while the high-level metric InceptionV3 recorded a score of 49.5% for the reconstructed images in surface-based with cross attention modality.
Benzer Tezler
- Sensitivity analysis and multi contrast imaging of magnetic resonance magnetohydrodynamic flow velocimetry at 3 Tesla
3 Teslada manyetik rezonans manyetohidrodinamik akış hızı ölçümünün duyarlılık analizi ve çoklu kontrast görüntülenmesi
MERT ŞİŞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET MURAT EYÜBOĞLU
- Dalgacık dönüşümündeki yerel tepe değerlerinden görüntü geriçatma ve sıkıştırma
Image reconstruction from the wavelet maxima and coding
HÜSEYİN ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- A compressed sensing based approach on discrete algebraic reconstruction technique
Ayrık cebirsel geriçatma tekniği için sıkıştırılmış algılama esaslı bir yaklaşım
EZGİ DEMİRCAN TÜREYEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Düşük çözünürlüklü görüntülerden süper çözünürlüklü görüntü oluşturma
Super resolution image reconstruction from low resolution images
METİN TOYRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Yalnız genlik bilgisinden yaralanarak mikrodalgalarla görüntüleme
Microwave image reconstruction using measured intensity data
EMEL DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN