Application of Dynamic Time Warping in Functional Magnetic Resonance Imaging
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2016-10-31
Department
Major/Subject
Biologinen tekniikka
Mcode
F3013
Degree programme
Bioinformaatioteknologia
Language
en
Pages
55 + 7
Series
Abstract
Functions running within the brain's neural network are what makes us see, feel, think and move, and are key in understanding the complete human experience. One method to study these functions is inter-subject correlation. When using it to study our brains, brain activity data is gathered from multiple subjects and each individual's responses are compared to each other. In this thesis we focus on studying the possibility of improving ISC performed on functional magnetic resonance imaging data by processing the fMRI data with a signal processing method called dynamic time warping. The goal of this thesis was to assess the potential and feasibility of dynamic time warping to improve inter-subject correlation experiments. The means to this goal was to build a dynamic time-warping script and apply it in the post-processing stage of an existing experiment and then compare results with and without dynamic time warping. The output of the thesis is the notion that dynamic time warping can potentially improve quality of inter-subject correlation, but applying it involves outstanding issues, including requiring improved temporal resolution when recording functional magnetic resonance imaging data.Näemme, tunnemme, ajattelemme ja liikumme aivojemme avulla. Neuroverkostoissa kulkevat funktiot ovat avainasemassa pyrkimyksessä ymmärtämään ihmisenä olon kokonaisuutta. Yksi tapa tutkia näitä funktiota on subjektien välisen korrelaation mittaaminen, englanniksi inter-subject correlation (ISC). Aivoja ISC:llä tutkiessa dataa aivojen aktiivisuudesta keräätään usealta subjektilta ja jokaisen henkilökohtaista dataa verrataan toisiinsa. Tässä diplomityössä tarkastelemme mahdollisuutta parantaa funktionaalisen magneettikuvauksen kautta toteutettua ISC:tä hyödyntämällä dynamic time warping -signaalinkäsittelymenetelmää (DTW). Työn tavoite on arvioida DTW:n käytettävyyttä ISC-kokeissa. Tavoitteen saavuttamiseksi rakennettiin dynamic time warping ohjelma ja sovellettiin sitä olemassaolevan kokeen dataan, jonka jälkeen prosessoimattomia ja prosessoituja tuloksia verrattiin ksekenään. Työn tuloksena todettiin, että dynamic time warping voi potentiaalisesti parantaa inter-subject correlation tuloksia, mutta hyödyntämisen edessä on esteitä, keskeisimpänä nykyisen funktionaalisen magneettikuvantamisen normaalitilanteissa riittämätön aikaresoluutio.Description
Supervisor
Parkkonen, LauriThesis advisor
Glerean, EnricoKeywords
funktionaalinen magneettikuvantaminen, aivot, subjektien välinen korrelaatio, BOLD, signaalinkäsittely, dynamic time warping