arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Dekodeerimise tagamaad: fMRI andmete esituste sarnasuse analüüs
Nimi Martin Loginov
Kokkuvõte Andmeesituste sarnasuse analüüs on uudne andmeanalüüsimeetod neuroteaduste kontekstis, mis pakuti välja Kriegeskorte et al. poolt artiklis [KMB08]. Selle eesmärgiks on ühendada erinevaid neuroteaduste harusid, luues ühtne raamistik erinevaid kognitiivseid protsesse esindavate aktiivsusmustrite omavaheliseks võrdlemiseks ajus. Raamistik võimaldab omavahel võrrelda tegevusmustreid, mis pärinevad erinevatest allikatest, nagu erinevatelt katsealustelt, liikidelt või on mõõdetud kasutades erinevaid tehnoloogiaid nagu elektroentsefalograafia (EEG) või funktsionaalse magnetresonantstomograafi (fMRI) abi. Andmeesituste sarnasuse analüüsi keskne idee seisneb nende mustrite omavahelise sarnasuse võrdlemises. Üks lahtisi küsimusi selles valdkonnas seisneb sobivate mõõdikute leidmises funktsionaalse magnetresonantstomograafi poolt mõõdetud aktiivsusmustrite omavahelise sarnasue hindamiseks. Käesolev magistritöö viib läbi andmeesituste sarnanuse analüüsi ühe neuroteadustes teada tuntud fMRI andmestiku peal[HGF 01]. Analüüsi käigus uuritakse erinevate kaugusmõõdikute mõju andmeesituste sarnasuse analüüsi lõpptulemustele ja antakse sellest põhjalik ülevaade. Kokku on uurimise all 9 erinevat kaugusmõõdikut. Käesoleva töö tulemusena valmib põhjalik ülevaade erinevate kaugusmõõdikute mõjust andmeesituste sarnasuse analüüsile, mida on võimalik kasutada edasistes neuroteaduse alastes uurngutes hindamaks erinevate kaugusmõõdikute sobivust mõne konkreetse uurimustöö kontekstis. Lisaks kaugusmõõdikute võrdlemisele pakub käesolev töö välja ka ühe uudse kasutusjuhu andmeesituste sarnasuse analüüsile. Nimelt on võimalik kõnealust meetodit kasutada ka erinevate lähteandmetele rakendatavate teisenduste mõju visuaalseks hindamiseks.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Infotehnoloogia
Juhendaja(d) Raul Vicente Zafra
Kaitsmise aasta 2015
PDF