Bu çalışmada, işlevsel beyin görüntülemesi (iMRG) ile elde edilen veriden zihinsel durumların çözümlenmesi için bir beyin modeli sunuyoruz. Varsayımlarımız, insan beyinin duyu organlarından gelen bilgileri özelleşmiş beyin bölgelerinde işliyor oluşu ile bu özelleşmiş beyin bölgelerinin aktivitesini kullanarak bağdaşık bir zihinsel durumu oluşturuyor olmasıdır. Bu varsayımlardaki bilgi işleme örüntüsünden yola çıkan bir beyin modelini oluştururken: İlk olarak, özelleşmiş beyin bölgelerindeki aktiviteyi elde etmek için süpervoksel olarak adlandırdığımız homojen voksel (hacimli piksel) gruplarını kullanıyoruz. İkinci olarak, genel zihinsel durumu çözümlemek için süpervoksellerin aktivitelerini Beyin Bölgesi Toplulukları (BBT) olarak adlandırdığımız sınıflandırıcı toplulukları ile birleştiriyoruz.

Modelimiz, denediğimiz üç farklı iMRG veri kümesinde, yaygın olarak kullanılmakta olan ve voksel seçimine dayanan beyin çözümlemesi yöntemlerinden zihinsel durumların sınıflandırılmasının doğruluğu bakımından daha yüksek başarım göstermektedir. Bunun yanında, süpervoxellerin fMRI deneylerine ilişkin zihinsel durumları birbirinden ayırmada etkin bölgeleri belirlemek için nasıl kullanılabileceğini de gösteriyoruz.

Tarih: 07.10.2019 14:30 Yer: Konferans Salonu 1

Tıbbi ultrasonografi, bazı önemli klinik avantajlara sahiptir. Görüntü kalitesinde artış, klinik kullanımda fayda sağlayacaktır. Bu tez kapsamında, B-mod ultrasonografi görüntülerinde görüntü kalitesi artırımı ve benek örütüsünün azaltılması hedeflenmiştir. Bu amaçla, hem tek hem de kesit-içi, serbest-elle toplanan çoklu 2B, B-mod ultrason görüntüleri kullanılmıştır. Katı olmayan görüntü çakıştırma ve tek-görüntülü Bayesçi onarma ve çok-görüntülü çözünürlük-üstü onarma yöntemleri, benek örüntüsü üzerine detaylı istatistiksel bir çalışma ile birleştirilmiştir. Önerilen yöntemler, literatürdeki yaygın görüntü onarma ve filtreleme yöntemleri ile kıyaslanmıştır. İyileşme miktarının değerlendirilmesinde, konu bağlamına uygun nesnel ölçütler kullanılmıştır. Buna ek olarak, uzman görüşlerinin değerlendirilmesinde görsel puanlama çözümlemesi uygulanmıştır.

Tarih: 24.07.2019 Yer: Konferans 1 Salonu