search query: @supervisor Sams, Mikko / total: 60
reference: 12 / 60
« previous | next »
Author:Pamilo, Siina
Title:Spatio-temporal segregation of brain circuitries activated during movie viewing
Elokuvan katselun aktivoimien aivoverkostojen ajallispaikallinen erottelu
Publication type:Master's thesis
Publication year:2011
Pages:[9] + 50      Language:   eng
Department/School:Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos
Main subject:Laskennallinen tekniikka   (S-114)
Supervisor:Sams, Mikko
Instructor:Malinen, Sanna ; Hari, Riitta
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201207022636
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  1271   | Archive
Keywords:seed-based correlation
ISC
RSN
naturalistic stimulation
human brain
movie
fMRI
ICA
lähdekorrelaatio
korrelaatioanalyysi
lepoverkosto
luonnonmukainen ärsyke
aivot
elokuva
Abstract (eng): So called resting state networks (RSNs), i.e. functionally connected brain areas that are active both during rest and task conditions, are receiving growing attention in modern brain research.
The first observed RSN was the motor network.
Since then, several different cortical networks have been identified.
In this thesis the focus was on the sensorimotor, dorsal attention and default-mode networks.

Independent component analysis (ICA) was used to segregate the three cortical networks from fMRI data collected from 15 subjects who were watching a 15 minutes long film ("At land" by Maya Deren).
ICA was performed at three different dimensionalities and the effect of increasing the number of component estimates was examined.
The functional connectivity between brain areas occupied by the three networks was examined also with seed-based correlation.
The stimulus-related brain areas were indentified with intersubject correlation (ISC) analysis and the ICs were sorted according to the spatial overlap with the ISC map.
The time courses of the most stimulus related ICs were compared with events in the movie.

At a low dimensionality of ICA (25), the ICs representing the sensorimotor and dorsal attention networks included brain areas that do not belong to the networks.
With an intermediate number of components (40) the additional areas were separated from the networks.
This dimensionality was apparently closest to the correct one.
When the dimensionality was further increased (70), the networks split into subcomponents.
Although the spatial splitting was physiologically sensible, the time courses of the ICs got distorted at a too high dimensionality.
The results of this work contribute to understanding how the number of components affects the group-ICA results and how the correct number of ICs could be empirically controlled in group-fMRI data.
Abstract (fin): Niin levon kuin tehtävän suorituksen aikana aktiiviset, toisiinsa toiminnallisesti kytkeytyneet aivoalueet, eli nk. lepoverkostot, ovat yksi nykyaikaisen aivotutkimuksen erityisistä mielenkiinnon kohteista.
Ensimmäiseksi havaittiin motorinen verkosto, minkä jälkeen on löydetty monia muita aivoverkostoja.
Tässä diplomityössä tutkittiin sensorimotorista ja dorsaalista tarkkaavaisuus verkostoa sekä nk. default mode -verkostoa.

Nämä kolme aivoverkostoa erotettiin 15 minuutin pituisen elokuvan ("At Land", Maya Deren) katselun aikana 15 koehenkilöltä kerätystä fMRI-datasta riippumattomien komponenttien analyysillä (ICA).
Estimoitujen riippumattomien komponenttien (IC) lukumäärän vaikutusta ryhmä-ICAn tuloksiin tarkasteltiin kolmella eri komponenttimäärällä.
ICAlla löydettyjen aivoverkostojen toiminnallinen yhteys todettiin myös lähdekorrelaatiomenetelmällä.
Korrelaatioanalyysin (ISC) avulla paikannettiin ärsykkeeseen liittyvät aivoalueet ja ICt järjestettiin ISC-kartan avulla.
Näin pystyttiin tunnistamaan ärsykkeeseen reagoivat komponentit, joiden aikasarjoja verrattiin elokuvan tapahtumiin.

Pienellä komponenttimäärällä (25) sensorimotorista ja tarkkaavaisuusverkostoa vastaavat komponentit sisälsivät myös näihin verkostoihin kuulumattomia aivoalueita.
Kun komponenttimäärää kasvatettiin (40), ylimääräiset alueet erottuivat omiksi verkostoikseen, josta voitiin olettaa, että tämä komponenttimäärä oli lähellä oikeaa.
Suurella komponenttimäärällä (70) aivoverkostot jakaantuivat pienempiin osiin.
Vaikka spatiaalinen jakaantuminen oli fysiologisesti mielekästä, komponenttien aikasarjat vääristyivät liian suurella komponenttimäärällä.
Tämän työn tulokset auttavat ymmärtämään, miten riippumattomien komponenttien lukumäärä vaikuttaa ryhmä-ICAn tuloksiin.
Tuloksia voidaan soveltaa oikean komponenttimäärän kokeellisessa etsimisessä ryhmä-fMRI datasta.
ED:2011-05-06
INSSI record number: 41652
+ add basket
« previous | next »
INSSI