Geri Dön

Disease signature extraction for obsessive compulsive disorder using effective connectivity analysis based on dynamic causal modelling

Nedensel dinamik modellemeye dayalı efektif bağlantısallık analizi kullanılarak obsesif kompulsif bozukluk için hastalık imzası çıkarılması

PDF İndir

  1. Tez No: 442291
  2. Yazar: ALİCAN YÜKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Nörobilim alanında, zihinsel hastalıkları tespit etmek ve bu hastalıkların imzasını çıkartmak için insan beynindeki aktivasyonlar üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Obsesif Kompulsif Bozukluk (OKB) da çok sık karşılaşılan zihinsel hastalıklardan birisidir. İşlevsel Manyetik Rezonans Görüntüleme (iMRG) tekniği kullanılarak bu hastalık üzerine birçok çalışma yapılmasına rağmen, hastalık imzasının çıkarılması üzerine yapılan çalışmalar çok kısıtlıdır. iMRG ile işlevsel bağlantısallık analizi kullanılan eski çalışmaların aksine, bu çalışmanın amacı efektif bağlantısallık kullanılarak OKB hastaları ile sağlıklı insanların beyin aktiviteleri arasındaki farkı tespit etmektir. Bu amaç doğrultusunda, 12 OKB hastası ve 12 sağlıklı insandan alınmış¸ görev temelli iMRG verileri üzerine Dinamik Nedensel Modelleme (DNM) kullanılmıştır. Modeller öngörülen ve ölçülen işaretleri eşleyen Bayesçi method kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu method aynı zamanda en uyumlu efektif bağlantısallık değerlerini de belirlemiştir. Bu aşamadan sonra, bulunan efektif bağlantısallık değerleri her bir kişi için özellik olarak kullanılmıştır ve bu özellikler ile OKB hastaları ve sağlıklı kişiler Destek Vektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırılımıştır.

Özet (Çeviri)

In neuroscience, there exist some studies on activations of human brain used to detect mental disorders and to extract their signatures. Obsessive Compulsive Disorder (OCD) is one of the most common mental disorder that is encountered. Although there are many studies concern about this disorder by using functional Magnetic Resonance Imagining (fMRI), there exist very limited studies for extracting OCD signature that is extracting features from brain activity data to discriminate successfully OCD and healthy subjects. Unlike the past studies which used functional connectivity analysis on fMRI to extract signature of OCD, the aim of this work is to discriminate human brain activities between OCD patients and healthy ones by using effective connectivity analysis. For this purpose, Dynamic Causal Modelling (DCM) is used on the task related fMRI data that were taken from 12 healthy people and 12 OCD patients. Models are estimated by Bayesian Method by fitting the predicted BOLD signals to real signals measured and so to determine the best fitted neuronal state parameters. After that, these effective connectivity parameters are used as features for each subject and Support Vector Machine (SVM) classification method is used to discriminate OCD and control group.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    518972

    Diagnosis of the Pseudomonas Aeruginosa disease on human and plants with image processing and pattern recognition techniques

    Görüntü işleme ve desen tanıma teknikleri ile insan ve bitkilerde Pseudomonas Aerugınosa hastalığının teşhisi

    TWESIGYE AMON

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VECDİ AYTAÇ

  2. Tez No

    529682

    Investigating the effect of different feature selection strategies for classification of gene expression signatures of tumor cells

    Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi

    ABUBAKHARI SSERWADDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyoistatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  3. Tez No

    480924

    Parkinson hastalarında orta kulak bulguları

    Medium ear findings in parkinson's disease

    GÖZDE TEOMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kulak Burun ve BoğazBaşkent Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN FUAT BÜYÜKLÜ

  4. Tez No

    511657

    Automatic segmentation, quantification and rating of periventricular white matter hyperintensity in demented patients

    Demanslı hastalarda perventriküler beyaz cevher hiperintensitesinin otomatik bölütlenmesi, ölçümü ve derecelendirilmesi

    LEONARDO OBINNA IHEME

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  5. Tez No

    645957

    Çocukluk çağı sistemik lupus eritematozus hastalarında tükenmiş T hücrelerin etkilerinin incelenmesi

    Investigation of the effects of exhausted T cells in childhood systemic lupus erythematosus patients

    KÜBRA YÜKSEL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZA ÖZEN

Geri Dön