Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/D3EF2B48-D234-4DDF-9177-30FE9333A998 | ||
| Έτος | 2019 | ||
| Τύπος | Μεταπτυχιακή Διατριβή | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Παρις Καρακασης, "Τεχνικές Μηχανικής Μάθησης με Εφαρμογές στην Επεξεργασία Βιοϊατρικών Σημάτων", Μεταπτυχιακή Διατριβή, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2019 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.84115 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Η λειτουργική απεικόνιση μαγνητικού συντονισμού (fMRI) είναι μία από τις πιο δημοφιλείς μεθόδους για τη μελέτη του ανθρώπινου εγκεφάλου. Ο σκοπός της ανάλυσης δεδομένων fMRI, τα οποία σχετίζονται με μία συνθήκη/εργασία, είναι ο εντοπισμός εγκεφαλικών περιοχών οι οποίες ενεργοποιούνται όταν επιτελείται μία συγκεκριμένη συνθήκη/εργασία, με βάση την ανάλυση των ΒOLD (Blood Oxygen Level Dependent) σημάτων. Τα BOLD σήματα παρουσιάζουν συστηματικές μεταβολές στη δραστηριότητα του εγκεφάλου, ακόμα και στην απουσία ερεθίσματος (κατάσταση ηρεμίας), οι οποίες αποδίδονται στην ύπαρξη εγκεφαλικών δικτύων σε κατάσταση ηρεμίας (resting-state brain networks). Ένα ευρύ φάσμα πολυμεταβλητών στατιστικών μεθόδων χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται, όλο και περισσότερο, στην επεξεργασία σημάτων fMRI. Ο κύριος σκοπός των μεθόδων αυτών είναι η εξαγωγή πληροφοριών από μια συλλογή δεδομένων, συνήθως, δίχως πρότερη γνώση για τις συνθήκες του πειράματος. Η Γενικευμένη Ανάλυση Κανονικής Συσχέτισης (generalized Canonical Correlation Analysis - gCCA) είναι μια δημοφιλής στατιστική μέθοδος, η οποία μπορεί να θεωρηθεί ως μία μέθοδος εκτίμησης ενός γραμμικού υποχώρου κοινoύ σε όλα τα δεδομένα μιας συλλογής τυχαίων διανυσμάτων. Στην εργασία αυτή, προτείνουμε ένα νέο μοντέλο για την περιγραφή δεδομένων fMRI, το οποίο λαμβάνει υπόψιν την ύπαρξη κοινών συνιστωσών που σχετίζονται τόσο με την κατάσταση ηρεμίας όσο και με την παρουσία ερεθίσματος. Επιπλέον, υπολογίζουμε αυτές τις κοινές συνιστώσες μέσω της Γενικευμένης Ανάλυσης Κανονικής Συσχέτισης. Εφαρμόζουμε τη θεωρητική μας προσέγγιση σε συνθετικά και πραγματικά fMRI δεδομένα. Παρατηρούμε ότι τα ευρήματά μας επιβεβαιώνουν τα θεωρητικά μας αποτελέσματα, το οποίο καθιστά την προσέγγισή μας μια πολύ καλή εναλλακτική για την επεξεργασία fMRI δεδομένων από πολλαπλά υποκείμενα.
Copyright © DIAS 2013
