Sensitivity and specificity of the multi-channel CW-fNIRS for medical purposes
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Optik görüntüleme teknolojisinin son yıllarda gösterdigi hızlı gelismeler, bu teknolojiyle yapılan bilimsel çalısmaların popüleritesini artırmıstır. Güvenli, portatif ve non-invasif tasarımı, iYKAS?ın basta beyin arastırmaları olmak üzere birçok farklı bilimsel alanda kullanımını yaygınlastırmıstır. iYKAS teknolojisinin nörolojik veya psikolojik rahatsızlıklar esnasında dahi hassas bir sekilde prefrontal kortexteki nörobiyolojik olayları ölçümleyebiliyor olması, bu hastalıkların arastırılmasında daha sık tercih edilmesine sebep olmaktadır. Bu çalısma, prefrontal kortekste etkilerini gösteren migren, sizofreni ve ADHD (dikkat eksikligi ve hiperaktivite bozuklugu) rahatsızlıklarının iYKAS ölçümleri üzerindeki yansımalarını göstermeyi ve ileri seviyede sinyal isleme teknikleriyle saglıklı deneklerle olan farklılıklarını ortaya koymayı amaçlamıstır. Bu sebeple, deneklere uygulanan bilissel görevler esnasında toplanan iYKAS ölçümleri önislemeden geçirilip artefaktlardan temizlenip daha sonraki analiz için hazırlanmıstır. Her bir denekten toplanmıs olup önislemeden geçirilen bu sinyaller bagımsız bilesenler analizi yardımıyla özellik seti olusturmada kullanılmıstır. Olusturulan özellik setleri kümeleme algoritması yardımıyla incelenmis, deney grupları arasındaki farklılıklar ortaya konulmus ve kurulan sistemin performansı raporlanmıstır. Önerilen sistem migren grubu için %82'ye, sizofren grubu için %92'ye ve ADHD grubu için %95'e ulasan dogrulukta sonuçlar vermistir. In last decades, optical imaging technology has been rapidly developed and become much popular for scientific researches. Its safe, non-invasive and portable design easily integrates fNIRS to different research areas and makes it much preferable especially for brain researchers. Since fNIRS sensitively scan neurobiological changes in the PFC during neurological and psychiatric disorders, many studies benefits from the convenience of fNIRS to extend the understanding about these disorders. This study aims to present reflections of different PFC related disorders which are schizophrenia, migraine and attention deficit & hyperactivity disorder (ADHD) on fNIRS measurements and to reveal their differences from control group via advanced signal processing application. For this purpose, collected fNIRS measurements during cognitive task were preprocessed to remove artifacts and prepared for further analysis. Pre-processed signal sets were used to create feature set for each subject with the assistance of independent component analysis. Then these feature sets were investigated by clustering algorithm to observe discrimination of experimental groups and performance of the system was reported. In some cases, proposed system presents success rates up to 82% for migraine group, 92% for schzophrenia group and 95% ADHD group.
Collections