Performance comparison of fnirs signal preprocessing approaches with and without short channel regression
Kısa kanal regresyonu içeren ve içermeyen iykas önişleme yaklaşımlarının performans karşılaştırılması
- Tez No: 835618
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNEM BURCU ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
İşlevsel Yakın Kızılötesi Spektroskopi (İYKAS), insan beyninin işlevini ve bilişsel süreçlerin gizemlerini çözmede büyük potansiyele sahip önemli bir invaziv olmayan nörogörüntüleme tekniği olarak ortaya çıkmıştır. Oksihemoglobin ve deoksihemoglobin konsantrasyonlarındaki değişiklikleri ölçerek, özellikle dinamik sinirsel aktivitenin bilişsel süreçlerin temelindeki dalgalanmaları, İYKAS, bize bilişsel süreçlerin temelindeki dinamik sinirsel aktiviteye bir pencere sunar. Bununla birlikte, bu ince hemodinamik sinyallerin doğru bir şekilde çıkarılması, genellikle çeşitli karıştırıcı faktörler tarafından engellenir, bunlar arasında özellikle kısa kanal ayrımı ve gürültü kirliliği yer alır. Kısa kanallar, kaynak ve detektörlerin kafa derisine minimal bir mesafede yerleştirildiği optotlardır ve özellikle ekran dışı fizyolojik aktiviteyi yakalama eğilimindedir, bu da kaydedilen sinyalleri kirletir. Dahası, çevresel ve fizyolojik gürültü kaynakları ilgi çekici sinyali daha da belirsizleştirir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar, geleneksel filtreleme yöntemlerinden sofistike makine öğrenimi algoritmalarına kadar uzanan gürültü azaltma tekniklerini özenle geliştirip iyileştirmektedirler. Bu teknikler, İYKAS verilerinin kalitesini artırmada kilit bir rol oynamakta olup, nihayetinde insan beyin işlevinin anlayışımızı ilerletmekte ve daha sağlam ve içgörülü nörogörüntüleme çalışmalarının yolunu açmaktadır. Bu çalışmanın amacı, kısa kanal ayrımı kullanılarak sesli görevlerle elde edilen veri setinde 10 İYKAS işleme yöntemini karşılaştırarak en iyi gürültü azaltma tekniğini bulmaktır.
Özet (Çeviri)
Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) has emerged as a valuable non-invasive neuroimaging technique that holds immense potential for unraveling the mysteries of human brain function and cognition. By measuring the changes in hemodynamic responses, particularly the fluctuations in oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin concentrations, fNIRS offers a window into the dynamic neural activity underlying cognitive processes. However, the accurate extraction of these subtle hemodynamic signals is often impeded by various confounding factors, among which short channel separation and noise contamination prominently feature. Short channels, or optodes placed at a minimal distance from the sources and detectors on the scalp, are particularly susceptible to capturing extracranial physiological activity, contaminating the recorded signals. Moreover, environmental and physiological noise sources further obfuscate the signal of interest. To address these challenges, researchers have been ardently developing and refining noise reduction techniques, ranging from traditional filtering methods to sophisticated machine learning algorithms. These techniques play a pivotal role in enhancing the quality of fNIRS data, ultimately advancing our understanding of human brain function and paving the way for more robust and insightful neuroimaging studies. The aim of this study is to find the best noise reduction technique by comparing 10 fNIRS processing methods in the dataset collected with audio tasks using short channel separation.
Benzer Tezler
- Longitudinal data analysis with statistical and machine learning methods in neuroscience
Sinirbilimde istatistiksel ve makine öğrenmesi yöntemleriyle boylamsal veri analizi
SERENAY ÇAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA GÖKALP YAVUZ
- Predicting the preference of liking using fNIRS and machine learning algorithms
fNIRS ve makine öğrenmesi algoritmaları ile beğeni tahmini
MEHMET YİĞİT KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMEF ÜNİVERSİTESİBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- 1988-1994 yılları arasında Avrupa, Dünya ve Olimpiyat şampiyonlarında ilk üç dereceye girmiş olan Türk güreşçilerinin geçirmiş oldukları sakatlıklar ve bu sakatlıkların Türk Güreş Milli Takımına etkileri
The Injures Turkish wrestlers who took the firs three degrees suffered in the European, World and olympic champhionships between 1988 Turkish National Wrestling Team
RECEP YÜNCEVİZ
- 11 yaş grubu öğrencilerin üzerinde yapılan çeviklik çalışmalarının fiziki uygunluk parametrelerine etkisinin incelenmesi
Examination of agility training of the effect to physical fitness parameters on 11 age group students
SERCAN KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sporİstanbul Gelişim ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RÜŞTÜ ŞAHİN
- Türkı̇ye'de Contemporary İstanbul'a alternatı̇f çağdaş sanat fuarları
Başlık çevirisi yok
ECE MELİS DÖVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sanat TarihiIşık ÜniversitesiSanat Kuramı ve Eleştiri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EVANGELİA ŞARLAK