Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HACER DAŞGIN
Danışman: ALİ YAMAN
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.