Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
475048		CEREBRA: A 3-D visualization and processing tool for brain network extracted from fMRI data / CEREBRA: fMRG verisinden elde edilen beyin ağlarını 3-B görselleme ve işleme aracı Yazar:BARIŞ NASIR Danışman: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2017 149 s.
Bu çalışmada, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) verisinden elde edilen 3 boyutlu insan beyni çizgesini görselleyebilen yeni bir yazılımı, CEREBRA'yı sunuyoruz. CEREBRA, küçük hacim birimlerini (voksel), ağın düğümleri olarak görsellerken; bu düğümler arasındaki kenarlar da düğümlerin zaman içindeki ilişkilerinin bir dizi doğrusal regresyon yöntemleri ile yakınsanması olarak modellenmiştir. Bu sayede araştırmacılar beyin üzerinde daha aktif çalışan bölgeleri ve bölgeler arasındaki ilişkiyi, kenar ağırlıklarına ve düğüm derece dağılımına bakarak inceleyebileceklerdir. Geliştirilen araç, basit bir arayüze sahip olmakla birlikte beyindeki detayları daha kolay inceleyebilmek amacıyla basit görüntüleme seçenekleri sunmaktadır. Sahip olduğu çizge sadeleştirme algoritmaları ile beyin ağının farklı özelliklerini sade bir şekilde gösterebilmektedir. Çizge sadeleştirme algoritmaları basit filtreleme methodlarından, daha karmaşık çizge sadeleştirme ölçütlerine kadar geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. Ayrıca, geliştirilen araç, beyin ağını voksellerin ve kenarların zaman içindeki değişimlerini renk kodu olarak değiştirebilmektedir. Bu da fMRG deneyi sırasında beyinde gerçekleşen bilişsel süreçleri gözlemleme imkanı sunmaktadır.
In this thesis, we introduce a new tool, CEREBRA, for visualizing 3D network of human brain, extracted from the functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The tool aims to visualize the selected voxels as the nodes of the network and the edge weights are estimated by modeling the relationships among the voxel time series as a set of linear regression equations. This way, researchers can analyze the active brain regions/voxels and observe the interactions among them by analyzing the edge weights and node degree distributions of the brain network, for the underlying brain state(s). CEREBRA provides an easy to use interactive interface with basic display options for users to examine the details of the brain network. CEREBRA simplifies the network by built-in processors of graph reduction algorithms to display various properties of the network. The reduction algorithms vary from basic filtering methods to more complex graph sparsifier metrics. The toolbox is, also, capable of space-time representation of the dynamically changing voxel intensity and edge strength values, by animating the 3D voxel time series.