Artırılmış gerçeklik ile görselleştirilen etkileşimli sanal epileptik hasta beyin simülatörünün geliştirilmesi
Development of an interactive brain simulator for a virtual epileptic patient visualized by augmented reality
- Tez No: 1019182
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN ATMACA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Nöroloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Neurology
- Anahtar Kelimeler: 3D programları, Beyin-bilgisayar arayüzü, Bilgisayar destekli analiz, Bilgisayar destekli modelleme, Bilgisayar destekli programlama, Bütünsel beyin modeli, Derin beyin stimülasyonu, Elektroensefalografi, Epilepsi-genel, 3D programs, Brain-computer interface, Computer aided analysis, Computer aided modelling, Computer aided programming, Brain dominance model, Deep brain stimulation, Electroencephalography, Epilepsy-generalized
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Epilepsi, dünya genelinde yaklaşık 50 milyon insanı etkileyen önemli bir nörolojik hastalıktır. Bir hasta nöbet geçirdiğinde, doktorlar beynin o sırada ne yaptığını anlamak için EEG kayıtlarına başvurur. Ancak asıl klinik sorun yalnızca nöbeti tespit etmek değil, nöbetin tam olarak beynin neresinden başladığını ve nasıl yayıldığını anlamaktır. Bu uzamsal bilgi olmadan, ameliyat planlamak belirsizleşir ve tedavi kararları daha az kesin hale gelir. Ekranda düz çizgiler hâlinde görüntülenen standart EEG kayıtları bu soruya tek başına yanıt veremez. Bu tez, tam da bu sorunu çözmek amacıyla geliştirilmiştir. Hastanın EEG kaydını alarak bir nöbetin beyin ağı üzerinde nasıl yayıldığını gösteren, canlı ve etkileşimli bir 3 boyutlu simülasyona dönüştüren web tabanlı bir platform kurduk. Temel fikir basittir: nöbetin başlangıç noktası belirlendikten sonra, klinisyenlerin bu dinamiği yalnızca sayılar üzerinden değil, bizzat görerek değerlendirmesi gerekir. Bunu herhangi bir özel yazılıma ihtiyaç duymadan doğrudan bir web tarayıcısı üzerinden mümkün kılmak bu çalışmanın temel hedefidir. Platform, Faz Kilitleme Değeri (PLV) yöntemiyle hastanın EEG sinyallerinden bir işlevsel bağlantısallık haritası çıkararak çalışmaya başlar. Bu harita, Jansen-Rit ve Wilson-Cowan matematiksel modelleri kullanılarak 68 bölgeli bir beyin modeli üzerinde nöral simülasyonu çalıştırmak için kullanılır. Simülasyon sonuçları, nöbet yayıldıkça ilgili bölgelerin aydınlandığı 3 boyutlu bir beyin modeline anlık olarak aktarılır. İki model arasında Jansen-Rit, epileptik aktivitenin temel göstergesi olan diken dalgaları çok daha gerçekçi biçimde üretti. Çalışmanın önemli teknik katkılarından biri, sistemin pahalı MRG taramalarına gerek duymadan, yalnızca standart 19 kanallı klinik EEG verisiyle çalışabilmesidir. Bu, EEG elektrotlarını uzamsal eşleme yöntemiyle kortikal bölgelere atayarak sağlanmıştır. Platform saniyede yaklaşık 58 kare hızında çalışmış ve veri iletim gecikmesi yalnızca 5,6 milisaniye olmuştur. EEG verilerinden oluşturulan bağlantısallık ağının küçük dünya katsayısı 2,28 olarak hesaplanmış; bu da ağın gerçek beyin topolojisini başarıyla yansıttığını ortaya koymuştur. Simüle edilen sinyaller, gerçek EEG kayıtlarıyla baskın frekans aralığında makul ölçüde örtüşmüş; ancak ince spektral ayrıntılarda beklenen farklılıklar gözlemlenmiştir. Bu durum, modellerin her hastaya özgü kalibre edilmek yerine standart parametrelerle çalıştırılmasından kaynaklanmakta olup gelecek çalışmalar için en öncelikli hedefler arasında yer almaktadır. Sistemin kullanılabilirlik puanı 100 üzerinden 77,2 olup bu değer“İyi”kategorisine karşılık gelmektedir. Görselleştirme altyapısı, Artırılmış Gerçeklik standartlarıyla uyumlu olacak şekilde tasarlanmış olmakla birlikte, fiziksel AR testi bu çalışmanın kapsamı dışında kalmıştır. Neticede bu tez, karmaşık beyin simülasyonlarının web tarayıcısına taşınabileceğini ve gerçek zamanlı olarak görselleştirilebileceğini ortaya koymaktadır. Bu sayede pasif bir tanı ekranı, epilepsi bakımında mekânsal ve etkileşimli bir klinik karar destek aracına dönüştürülmüştür.
Özet (Çeviri)
Epilepsy affects nearly 50 million people worldwide. When a patient has a seizure, clinicians rely on EEG recordings to understand what is happening in the brain. The core clinical problem is not just detecting a seizure — it is understanding where it started and how it spread. Without this spatial understanding, surgical planning becomes uncertain and treatment decisions less precise. Standard EEG traces displayed as flat lines on a screen cannot answer this question on their own. This thesis addresses that problem by building a web-based platform that takes a patient's EEG recording and turns it into a live, interactive 3D brain simulation showing how a seizure propagates across the brain network. The motivation is straightforward: once a seizure onset is identified, clinicians need to see the dynamics, not just read numbers. Making this available directly in a web browser, without any specialized software, is the central goal. The platform extracts a functional connectivity map from the patient's EEG signals using Phase Locking Value, then runs a neural simulation across a 68-region brain model using the JansenRit and Wilson-Cowan mathematical models. The simulation results are streamed in real time to a 3D brain model that lights up as the seizure spreads. Between the two models, Jansen-Rit produced more realistic seizure patterns, particularly the spike-wave discharges characteristic of epileptic activity. One key technical contribution is that the system works with standard 19-channel clinical EEG alone, without requiring expensive MRI scans, by mapping EEG electrodes to cortical regions through a spatial interpolation strategy. The results shows that the platform ran at approximately 58 frames per second with a data transmission delay of only 5.6 milliseconds, making the experience smooth and responsive. The connectivity network built from EEG data showed a small-world coefficient of 2.28, confirming it reflects real brain topology rather than a random graph. The simulated signals matched real EEG recordings well at the dominant frequency range, with expected differences in fine spectral details since the models were run with standard parameters rather than being tuned per patient. The system received a usability score of 77.2 out of 100, placing it in the“Good”category. The visualization architecture was designed to be compatible with Augmented Reality standards as a future direction, though physical AR testing was not part of this work. In summary, this thesis demonstrates that complex brain simulations can be brought into a web browser and displayed in real time, turning a passive EEG screen into a spatial, interactive decision-support tool for epilepsy care.
Benzer Tezler
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti
Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province
YASEMİN UFUK GERMAN
- Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER ERDEM
Doktora
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Türkiye'de vergi kaçakçılığının önlenmesinde vergi denetiminin etkinliğinin sağlanması
Başlık çevirisi yok
METİN ERDEM
- Lohusalıkta anneye verilen sağlık eğitiminin annenin doğum sonrası döneme ilişkin bilgi düzeyine etkisinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HANDAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MELİHA ATALAY