A hallgató neve: Tüske Milán Márton | specializációja: Fizika BSc - alkalmazott fizika |
A záróvizsgát szervező tanszék neve: Fizika Tsz. |
A témavezető neve:
Gyüre Noémi - munkahelye: SEMMELWEIS EGYETEM ORVOSI KÉPALKOTÓ KLINIKA, NEURORADIOLÓGIA TANSZÉK - beosztása: PhD hallgató - email címe: gyure.noemi@phd.semmelweis.hu |
A konzulens neve:
Simon Ferenc - tanszéke: Fizika Tsz. - beosztása: egyetemi tanár - email címe: simon.ferenc@ttk.bme.hu |
A kidolgozandó feladat címe: Szomszédsági mátrixok vizsgálata nyugalmi funkcionális MRI adatok feldolgozásában |
A téma rövid leírása, a megoldandó legfontosabb feladatok felsorolása: Bevezetés A neuroradiológia és a kognitív idegtudomány határterületét képezik a mágneses rezonancián alapuló (MR) funkcionális képalkotó eljárások. Központi idegrendszeri kórképek vizsgálatában betöltött szerepük az elmúlt bő évtizedben fokozódott a hagyományos elektrofiziológiai vizsgálatok mellett. [1] [2] A funkcionális MRI (fMRI) vizsgálatokban a vér-oxigenizáció szintjének (blood-oxygen level dependent, BOLD) variabilitását felhasználva, indirekt módon követhetjük a neuronális aktivitás lokális változásait. A BOLD-jel nyugalmi fluktuációiból korrelációk számításával, az egymással funkcionálisan együttműködő agyterületek közti kapcsolatok erősségére következtethetünk (resting-state fMRI vagy rs-fMRI). Különböző területek kapcsolatait jellemző számértékeket mátrixokba rendezhetjük, a mátrixelemekből a teljes agy kapcsolatait jellemző gráfokat rajzolhatunk. Ezen gráfok elemzése a hálózattudomány módszereivel lehetséges, azonban már a gráfok felépítése sem magától értetődő feladat. [3] Melyik kapcsolatokat tekintjük “valódinak”, és milyen súllyal esnek latba az elemzésünkben? A Semmelweis Egyetem Orvosi Képalkotó Klinika Neuroradiológia Tanszékén az elmúlt években gyűjtött resting-state fMRI adatokon egyéni és csoportszintű hálózatok felépítését vizsgálhatjuk különböző küszöbölési eljárások tanulmányozásával. [3] [4] [5] A hallgató feladatai
Referenciák [1] Orringer, Daniel, David R. Vago, és Alexandra J. Golby. „Clinical Applications and Future Directions of Functional MRI”. Seminars in neurology 32, sz. 4 (2012. szeptember): 466–75. [2] Lajos, Rudolf Kozák, Vivien Tóth, Péter Barsi, és Gábor Rudas. „[Functional magnetic resonance imaging for cortical mapping in epilepsy]”. Ideggyogyaszati Szemle 64, sz. 9–10 (2011. szeptember 30.): 294–99. [3] Chapter 11 – Fornito, Alex, Andrew Zalesky, és Edward T. Bullmore. Fundamentals of Brain Network Analysis. Amsterdam ; Boston: Elsevier/Academic Press, 2016. [4] Ginestet, Cedric E., Thomas E. Nichols, Ed T. Bullmore, és Andrew Simmons. „Brain Network Analysis: Separating Cost from Topology Using Cost-Integration”. PLoS ONE 6, sz. 7 (2011. július 28.): e21570. [5] Wijk, Bernadette C. M. van, Cornelis J. Stam, és Andreas Daffertshofer. „Comparing Brain Networks of Different Size and Connectivity Density Using Graph Theory”. PloS One 5, sz. 10 (2010. október 28.): e13701. |
A záróvizsga kijelölt tételei: |
Dátum: |
Hallgató aláírása: |
Témavezető aláírása*: |
Tanszéki konzulens aláírása: |
A témakiírását jóváhagyom (tanszékvezető aláírása): |
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Természettudományi Kar |
1111 Budapest, Műegyetem rakpart 3. K épület I. em. 18. www.ttk.bme.hu |