Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) 'de istatistiksel parametrik haritalama için bazı test yöntemleri ve veri düzenleme tekniğinin uygulanması
Application of some test methods and data editing technique for statistical parametric mapping at functional magnetic resonance imaging (fMRİ)
Yazar: HACER DAŞGIN
Danışman: PROF. DR. ALİ YAMAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında sağ ve sol el tıklatma görevinden oluşan deney verileri alınmış ve veri analizi literatürde yaygın olarak kullanılan Genel Doğrusal Model (GLM) yöntemi ile yapılmıştır. İstatistiksel parametrik haritalama ile oluşturulan mevcut haritalamanın olası hatalarını en aza indirgemek ve daha güvenilir sonuç elde edebilmek için farklı istatistiksel testlerin karşılaştırılarak mevcut verilerle en uygun haritalamaya ulaşılması hedeflenmiştir.
fMRG verilerinin zaman bağımlılığı ve gürültü etkileri nedeniyle analizlerin çeşitli olması bir zorunluluk haline gelmiştir. Klasik yöntemde GLM kullanılarak regresör analizi ile parametre tahminleri yapılmış parametre tahmini yapıldıktan sonra istatistiksel parametrik haritalar elde edilmiştir. İkinci olarak verilere Varyasyonel Bayes (VB) yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemde uzaysal önseller (spatial priors) seçilerek veriler analiz edilmiş, analiz sonucunda istatistiksel parametrik haritalar oluşturulmuştur.  SPM ile elde dilen aktivasyon sonuçları mevcut literatüre uygun olarak, sağ el için motor korteks sol tarafta ve sol el için motor korteks sağ tarafta olacak şekilde elde edilmiştir.
Bu çalışmada, bu iki yöntemin haritalandırma sonuçları üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara dayanarak, harita modellerinin seçilen ön işleme prosedürlerine ve istatistiksel testlerin seçimine bağlı olarak değiştiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca bu çalışma ile serebral lateralizasyon için VB'nin önerilebilir bir teknik olabileceği da ilk kez gösterilmiştir.

Abstract:
In this thesis, experimental data consisting of right and left hand click task is taken and data analysis is done by General Linear Model (GLM) method which is frequently used in literature. In order to minimize the possible errors of the current mapping created by statistical parametric mapping and to obtain more reliable results, it is aimed to compare the different statistical tests and to obtain the most suitable mapping with the data.

The variety of analyzes has become a necessity due to the time dependence and noise effects of fMRI data. In the classical method, parameter estimation was done by regressor analysis by using GLM and statistical parametric maps were obtained. Secondly, Variational Bayes (VB) method was applied to the data. In this method, spatial priors selection was made and data were analyzed and statistical parametric maps were formed as a result of analysis. Activation results obtained by SPM were obtained in accordance with the current literature, with the motor cortex for the right hand on the left side and the motor cortex for the left hand on the right side.
In this study, the effects of these methods on mapping results were investigated. Based on the results obtained, it was concluded that the map models vary depending on the selected pre-processing procedures and the choice of statistical tests. It was also demonstrated for the first time that VB is a recommended technique for cerebral lateralization.