Çokdeğişkenli Ampirik Mod Ayrıştırımı ile İçsel Bağlantı Ağları Kestirimi
Estimation of Intrinsic Connectivity Networks by Multivariate Empirical Mode Decomposition
Yazar: Duru, Adil Deniz
Dergi: Academic Platform - Journal of Engineering and Science, Vol. 7 No. 1, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Emprical Mode Decomposition,BOLD,functional brain network,Coherence ; Ampirik Mod Dekompozisyonu,BOLD,fonksiyonel beyin ağları,Koherans

Beyin fonksiyonlarınınharitalanması, elektriksel aktivite ve hemodinamik bilgiler ışığındagerçekleştirilebilmektedir. Kanın oksijenlenmesine bağıl (BOLD) sinyali  girişimsel olmayacak şekilde fonksiyonelmanyetik rezonans görüntülemesi (fMRG) ile elde edilebilmektedir. Herhangi birmental görev gerçekleştirilmediği esnada bile beyin bölgelerinde aktivasyonlarizlenebilmektedir. Bu aktivasyon izgelerine dinlenim durumu beyin ağları  adı verilmektedir. Bu çalışmanın amacı, BOLDzaman serilerinin doğrudan kendilerini kullanmak yerine, dekompoze edimesi ileelde edilen alt zaman serilerinin birbirleri arasındaki koherans bilgisinedayanarak haritalama işlemi yapmaktır. Ayrıştırma işlemi için çokdeğişkenliampirik mod dekompozisyonu kullanılmıştır (MEMD). Beyin dokusunda sınırlısayıda düğüm bölgesi anatomik şablonlar yardımı ile belirlenmiştir. Belirlenenanatomik bölgelere ait zaman serileri girdi olarak kullanılmıştır. Her düğümalt zaman serisinin diğer düğümlerin alt zaman serileri arasındaki koheransbilgisi hesaplanarak, frekans alanında korelasyonlar belirlenmiştir.  Böylece, herhangi bir önbilgi empozeedilmeden BOLD zaman serisinin alt bileşenlerinin spektral özelliklerininincelenmesi sağlanmıştır.19 gönüllüden alınan dinlenim durumu fMRG verisi  önişleme tekniklerinin uygulanmasından sonraanaliz edilerek spektral özellikleri incelenmiştir. Elde edilen dört farklıbileşenin zaman serilerinin spektral özellikleri 0.007, 0.014, 0.03 ve 0.064Hz frekanslarında tepe değerler almıştır. Birinci bileşende işitselfonksiyonların  ve görsel işlevlerin yürütülmesinderol oynayan süperiyor temporal gyrus ve oksipital bağlantılar, ikinci bileşendevarsayılan kip ağının önemli bileşenleri olan posteriyor ve anteriyor singulatizlenmişir. Üçüncü bileşende 0.03 Hz ile 0.06 Hz civarında dikkat ağınındüğümleri gözlenmiştir. Dördüncü bileşende ise superiyor temporal girusbağlantıları baskın olarak izlenmiştir.

Functional brain mapping is based on electrical andhaemodynamic changes occured in the brain. Blood oxeygenated level dependency(BOLD) signal can be non-invasively collected through the use of functionalMagnetic Resonance Imaging (fMRI). Brain functional activity can also beobserved in the absence of a given task. These activation patterns are named asbrain resting state networks. The aim of this study is, to perform functionalbrain mapping using the coherence metrics between the decomposed BOLD time seriesinsted of using the raw BOLD time series. Multivariate Emprical modedecomposition procedure is applied for the BOLD series decomposition. Limitednumber of anatomical locations are selected for node positions using anatomicaltemplates. Further each subseries are used to compute the correlations infrequency domain as coherence values between the node points. By this way,spectral properties of subseries are investigated without imposing any a prioriinformation. FMRI data were collected from 19 volunteers and the preprocessingsteps are applied prior to analysis of spectral properties. Four subcomponentswhose spectral peaks are determined at 0.007 Hz, 0.014 Hz, 0.03 Hz and 0.064 Hzwere determined. In the first component, superior temporal gyrus and occipitallobe connections were exhibited which contribute to the functionality of the auditoryand visual networks. Posterior and anterior cingulate areas that are the majorparts of the default mode network were found to be present in the second component.In the third component, nodes of the attention network were observed with acenter frequency of 0.03 Hz to 0.06 Hz. Additionally, connections of superiortemporal gyrus were observed in the fourth component.