Geri Dön

Beyinde fonksiyonel bağlantısallık ile serebrovasküler reaktivite arasındaki etkileşimin araştırılması

Investigation of the interaction between functional connectivity and cerebrovascular reactivity in the brain

  1. Tez No: 820288
  2. Yazar: İDİZ İSET
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BAYRAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Fizyoloji, Nöroloji, Radiology and Nuclear Medicine, Physiology, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Bağlantısallık, Bağımsız bileşen analizi, Beyin, Beyin fonksiyonları, Manyetik rezonans görüntüleme, Serebrovasküler dolaşım, Connectivity, Independent component analysis, Brain, Brain functions, Magnetic resonance imaging, Cerebrovascular circulation
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sinirbilim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Fonksiyonel MR görüntüleme beyin aktivitesinin takibini dolaylı bir yolla yapar ve serebral kan akımını etkileyen faktörlerden etkilenir. Bunun yanında, vazoaktif uyarana karşı vasküler yanıtı temsil eden serebrovasküler reaktivite (CVR), fonksiyonel yanıt benzeri bir sinyal artışı şeklinde kendini göstermektedir. Fonksiyonel aktivitenin analiz yöntemlerinden olan fonksiyonel bağlantısallık analizi beyinde senkron işleyen ağların tespitinde kullanılmaktadır. Araştırmalarda nöronal kaynaklı olduğu varsayılan bağlantısallık ağları üzerinde serebrovasküler reaktivitenin etkilerinin araştırılması bu tezin temel amacıdır. Hiperkapni deneyi sırasında fonksiyonel görüntülemesi yapılmış 10 sağlıklı gönüllüye ait yedi dakikalık veri seti ve tidal sonu parsiyel karbondioksit basınç (PETCO2) değerleri açık erişimli veri tabanından alınarak analizlerde kullanılmıştır. Grup bağımsız bileşen analizi ile 100 uzamsal bileşen elde edilmiş ve 40'ı içsel bağlantısallık ağ (İBA) bileşeni olarak tanımlanmıştır. İBA bileşenlerinin zaman serileri ve PETCO2 zaman serileri arasındaki korelasyonu, uzamsal haritaların ortalama CVR değerlerinin bileşenler arası farklılaşması üzerine istatistiksel çıkarımlar yapılmıştır. İBA bileşenleri için dinamik bağlantısallık hesaplamaları yapılmış ve PETCO2 değişimi ile modülasyonunun belirginliği test edilmiştir. Belirginlik eşiği çoklu karşılaştırma düzeltmesi ile kullanılmıştır (pFWE<0.05). Sonuçta 40 İBA bileşeninin 11'inde belirgin PETCO2 sinyal korelasyonu tespit edilmiş ve CVR'ın bağlantısallık ağlarını yaygın etkileyen bir faktör olduğu şeklinde yorumlanmıştır. İBA bileşen haritalarının CVR değerleri bileşenler arasında belirgin değişimi bileşenler arası sinyal karşılaştırmalarında fizyolojik etkilere dikkat edilmesi gerektiği şeklinde yorumlanmıştır. Dinamik bağlantısallığın PETCO2 ile modülasyonunun sınırlı seviyede kalışı görece fizyolojik sinyallerden daha az etkilendiği şeklinde yorumlanmıştır. Bu çalışma, TÜBİTAK tarafından desteklenmiştir. Proje No: 122S188

Özet (Çeviri)

Functional MRI performs indirect monitoring of brain activity and is influenced by factors affecting cerebral blood flow. Additionally, cerebrovascular reactivity (CVR), which represents the vascular response to a vasoactive stimulus, manifests as an increase in functional-like signals. Functional connectivity analysis is used to detect functional networks in the brain. The main objective of this thesis is to investigate the effects of cerebrovascular reactivity on functional connectivity networks. Data from a seven-minute fMRI dataset and partial pressure of end tidal carbon dioxide (PETCO2) values of 10 healthy volunteers who underwent imaging during a hypercapnia experiment were obtained from an open-access database. Group independent component analysis yielded 100 spatial components, 40 of which were defined as intrinsic connectivity network (ICN) components. Statistical inferences were made on the correlation between the ICN components' time series and PETCO2 time series, as well as the variation of the mean CVR values among the components' spatial maps. Dynamic connectivity calculations were performed for the ICN components, and the significance of PETCO2 variation and modulation was tested, using a significance threshold with multiple comparison correction (pFWE<0.05). As a result, significant PETCO2 signal correlations were detected in 11 out of 40 ICN components, suggesting that CVR affects connectivity networks. The significant variation in CVR values among the ICN maps highlights the need to consider systemic effects in signal between the components. Furthermore, the limited modulation of dynamic connectivity by PETCO2 indicates that it is relatively less influenced by physiological signals. The present work was supported by TÜBİTAK. Project No. 122S188

Benzer Tezler

  1. Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda dinlenme hali fonksiyonel MR görüntülemenin kliniğe katkısının görüntü işleme teknikleri ile araştırılması

    Research of clinical contribution of resting state functional MR imaging in children with attention deficit hyperactivity disorder using image processing techniques

    ŞERİFE GENGEÇ BENLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA İÇER

  2. Semantik ve sözdizimsel süreçlerde çalışma belleğinin fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme ile incelenmesi

    Investigation of working memory during semantic and syntactical processes with functional magnetic resonance imaging

    KARDELEN ERYÜREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER DEMİRALP

  3. Demans ayırıcı tanısının metabolik bağlantısallık analiziyle değerlendirilmesi

    Evaluation of dementia differential diagnosis using metabolic connectivity analysis

    SALİH DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Radyoloji ve Nükleer TıpGazi Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT ÖZGÜR AKDEMİR

  4. Investigating the effect of aging on brain network organization using brain connectivity analyses and machine learning-based age classification

    Beyin bağlantısallık analizleri kullanılarak yaşlanmanın beyin ağ organizasyonu üzerindeki etkisinin araştırılması ve makine öğrenmesi tabanlı yaş sınıflandırması

    DUYGU DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONAN GÜREN

  5. Functional changes in the human cortex over the course of visual perceptual learning

    Görsel algısal öğrenme sürecinde insan korteksindeki fonksiyonel değişimler

    BEYZA AKKOYUNLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN BOYACI