search query: @keyword Magneettikuvaus / total: 31
reference: 7 / 31
« previous | next »
Author:Saari, Jukka
Title: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
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:[7] + 63      Language:   eng
Department/School:Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos
Main subject:Lääketieteellinen tekniikka   (Tfy-99)
Supervisor:Parkkonen, Lauri
Instructor:Koskinen, Miika
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  141   | Archive
Keywords:classification
CRPS
fMRI
hand action
multi-variate
MVPA
CRPS
fMRI
kädenliike
luokittelu
magneettikuvaus
MVPA
Abstract (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.
Abstract (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.
ED:2013-06-05
INSSI record number: 46842
+ add basket
« previous | next »
INSSI