haku: @keyword classification / yhteensä: 52
hakutulos-lista
viite: 14 / 52
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Saari, Jukka
Työn nimi:Classifying the brain responses to hand action video clips with fMRI: application to complex regional pain syndrome diagnostics
Kädenliikevideoiden aiheuttamien fMRI-vasteiden luokittelun soveltaminen CRPS-kipuoireyhtymän diagnostiikassa
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2013
Sivut:[7] + 63      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos
Oppiaine:Lääketieteellinen tekniikka   (Tfy-99)
Valvoja:Parkkonen, Lauri
Ohjaaja:Koskinen, Miika
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  141   | Arkisto
Avainsanat:classification
CRPS
fMRI
hand action
multi-variate
MVPA
CRPS
fMRI
kädenliike
luokittelu
magneettikuvaus
MVPA
Tiivistelmä (fin): Aivojen toiminnallisen magneettikuvauksen (functional magnetic resonance imaging, fMRI) aikana esitettyjen ärsykkeiden tyyppi voidaan luokitella mitatun datan perusteella käyttäen MVPA-monimuuttujamenetelmää (multi-variate pattern analysis, MVPA).

Tässä työssä terveille verrokeille ja CRPS-kipuoireyhtymästä (complex regional pain syndrome) kärsiville käsikipupotilaille näytettiin kädenliikevideoita fMRI-kuvauksen aikana.
Kädenliikevideoiden katselu, tai jopa kädenliikkeiden kuvittelu, aiheuttaa kivuliaita tuntemuksia CRPS-kipupotilaissa.
Työn tarkoituksena oli tutkia MVPA-menetelmän avulla fMRI:llä mitattuja kädenliikevideoiden aiheuttamia aivovasteita.
Työssä tutkittiin koehenkilökohtaisesti kädenliikevidoiden luokittelua ja ryhmätasolla potilaiden ja verrokeiden erottelua toisistaan aivovasteiden perusteella.

Näytetyn kädenliikevideon tyypin (joko nyrkistäminen tai puristaminen) luokittelu onnistui keskimäärin jopa 70 %:n todennäköisyydellä aivojen tuntoaivokuorilta sekä muilta liikkeiden tarkkailuun liitetyiltä alueilta.
Potilaat ja verrokit oli mahdollista erottaa toisistaan aivovasteiden perusteella sekä liikkeiden tarkkailuun että kivunkäsittelyyn liitetyiltä aivoalueilta 80-100 %:n luokittelutodennäköisyydellä.
Lisäksi havaittiin, että potilaskohtaiset kädenliikevideoiden luokittelutodennäköisyydet korreloivat negatiivisesti potilaiden kiputason ja käden toimintakyvyn tason kanssa sekä positiivisesti potilaiden iän kanssa.
Työssä saadut tulokset osoittavat MVPA-menetelmän olevan käyttökelpoinen työkalu sekä koehenkilökohtaisessa ärsyketyypin luokittelussa että ryhmätason potilas-verrokkiluokittelussa.
Tiivistelmä (eng): Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is one of the most powerful tools in modern neuroscience.
In multi-variate pattern analysis (MVPA) of fMRI data, statistical machine learning classifiers are used to decode the content of the presented stimuli from the spatial brain activity patterns.

In this thesis, healthy controls and patients suffering from complex regional pain syndrome (CRPS) affecting one hand were shown hand action video clips during fMRI scanning.
Observing, or even imagining, hand actions causes unpleasantness and increases the pain levels in CRPS patients.
The aim was to study, with MVPA, how abnormal processing of the observed hand actions was reflected in the fMRI data.
Subject-wise video clip category and group-level patient vs. control classifications were performed.

As a result, classification of the video clip category (either a hand making a fist or squeezing an object), with up to 70 % accuracy on average, was possible in the primary and the secondary somatosensory cortices and other areas associated with action observation.
The group-level analyses revealed that the patients were possible to distinguish from the controls, with 80-100 % accuracy, in brain areas associated with pain (e.g. anterior cingulate cortex) and action observation based on the brain responses elicited by observing the hand action video clips.
Also, patients' individual video clip classification accuracies in the primary and the secondary somatosensory cortices correlated negatively with the self-reported pain levels and the level of upper limb disability and positively with the patients' age.
These results show that MVPA is a valuable method in subject-wise classification analyses as well as in group-level patient vs. control classification.
ED:2013-06-05
INSSI tietueen numero: 46842
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI