Geri Dön

Otizm spektrum bozukluğu olan çocuk ve ergenlerde beyin manyetik rezonans görüntülerinin radiomiks analizi ile değerlendirilmesi

Evaluation of brain magnetic resonance images in children and adolescents with autism spectrum disorder using radiomics analysis

  1. Tez No: 1020377
  2. Yazar: CENNET ÖZDEN DİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE METİN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Psikiyatri, Psychiatry
  6. Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, manyetik rezonans görüntüleme, otizm spektrum bozukluğu, radiomik, tekstür analizi, Machine learning, Magnetic resonance imaging, Autism spectrum disorder, Radiomics, Texture analysis
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuk ve Ergenlerde Beyin Manyetik Rezonans Görüntülerinin Radiomiks Analizi ile Değerlendirilmesi Amaç: Bu çalışmada, otizm spektrum bozukluğu (OSB) tanılı çocuklarda rutin klinik uygulamada kullanılan T2 sıvı baskılamalı ters toparlanım (T2-FLAIR) manyetik rezonans görüntülerinden elde edilen radiomik özelliklerin OSB ve sağlıklı kontroller arasında farklılık gösterip göstermediğinin, bu farklılıkların anatomik dağılımının, klinik değişkenlerle ilişkisinin ve makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırma potansiyelinin değerlendirilmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Retrospektif ve tek merkezli bu çalışmaya, 1,5 Tesla aksiyel iki boyutlu T2-FLAIR görüntüsü bulunan 54 OSB olgusu ile yaş ve cinsiyet açısından eşleştirilmiş 54 sağlıklı kontrol dahil edildi. Süperior temporal girus, inferior frontal girus, prekuneus, kaudat nükleus ve lentiform nükleus bilateral olarak segment edildi. Şekil ve hacim özellikleri dışlanarak toplam 940 first-order ve tekstür temelli radiomik özellik elde edildi. Gruplar Mann-Whitney U testi ve Benjamini-Hochberg yanlış keşif oranı düzeltmesi ile karşılaştırıldı. Klinik değişkenlerle ilişkiler Spearman korelasyon analiziyle değerlendirildi. Çok aşamalı özellik seçimi (varyans filtresi, korelasyon filtresi ve LASSO) sonrasında oluşturulan radiomik imzanın sınıflandırma performansı Lojistik Regresyon, Random Forest, Destek Vektör Makineleri ve Gradient Boosting algoritmaları ile değerlendirildi. Bulgular: OSB ve sağlıklı kontrol grupları arasında yanlış keşif oranı düzeltmesi sonrasında 270 radiomik özellikte anlamlı grup farkı saptandı. Anlamlı özellikler ağırlıklı olarak superior temporal girus, inferior frontal girus ve prekuneusta yoğunlaşırken, kortikal bölgelerde anlamlı özellik oranı subkortikal bölgelere göre daha yüksek bulundu. Radiomik farklılıklar büyük ölçüde ikinci dereceden tekstür özelliklerinden kaynaklandı. Otizm Davranış Kontrol Listesi puanları ile radiomik özellikler arasında anlamlı ilişki saptanmadı. Çok aşamalı özellik seçimi sonucunda prekuneus ve inferior frontal girustan elde edilen beş özellikli kompakt bir radiomik imza oluşturuldu. Random Forest modeli en dengeli sınıflandırma performansını gösterdi. Sonuç: Çalışmamız, rutin klinik T2-FLAIR görüntülerinden elde edilen radiomik özelliklerin OSB'ye özgü ayırt edici doku örüntülerini ortaya koyabildiğini ve sınırlı sayıda özellikten oluşan kompakt bir radiomik imzanın makine öğrenmesi algoritmalarıyla başarılı sınıflandırma sağlayabildiğini göstermektedir. Bulguların klinik kullanıma aktarılabilmesi için daha büyük, çok merkezli ve bağımsız dış doğrulama içeren çalışmalara gereksinim vardır.

Özet (Çeviri)

Evaluation of Brain Magnetic Resonance Images in Children and Adolescents With Autism Spectrum Disorder Using Radiomics Analysis Objective: This study aimed to evaluate whether radiomic features extracted from routine clinical T2 fluid-attenuated inversion recovery (T2-FLAIR) magnetic resonance images differ between children with autism spectrum disorder (ASD) and healthy controls, to investigate the anatomical distribution of these differences and their associations with clinical variables, and to assess their classification potential using machine learning methods. Materials and Methods: This retrospective, single-center study included 54 children with ASD and 54 age- and sex-matched healthy controls who underwent 1.5-T axial two-dimensional T2-FLAIR magnetic resonance imaging. The superior temporal gyrus, inferior frontal gyrus, precuneus, caudate nucleus, and lentiform nucleus were bilaterally segmented. A total of 940 first-order and texture-based radiomic features were extracted after excluding shape and volume features. Group comparisons were performed using the Mann-Whitney U test with Benjamini-Hochberg false discovery rate correction. Associations between radiomic features and clinical variables were evaluated using Spearman correlation analysis. Following a multistep feature selection process (variance filtering, correlation filtering, and LASSO), the classification performance of the resulting radiomic signature was evaluated using Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, and Gradient Boosting algorithms. Results: After false discovery rate correction, significant group differences were identified in 270 radiomic features between the ASD and healthy control groups. Significant features were predominantly concentrated in the superior temporal gyrus, inferior frontal gyrus, and precuneus, with a higher proportion of significant features in cortical than in subcortical regions. Radiomic differences were largely driven by second-order texture features. No significant associations were found between radiomic features and Autism Behavior Checklist scores. Multistep feature selection yielded a compact five-feature radiomic signature derived from the precuneus and inferior frontal gyrus. The Random Forest model demonstrated the most balanced classification performance. Conclusion: Our findings demonstrate that radiomic features extracted from routine clinical T2-FLAIR images can identify ASD-specific discriminative tissue patterns and that a compact radiomic signature composed of a limited number of features can achieve successful classification using machine learning algorithms. Larger multicenter studies with independent external validation are required before these findings can be translated into clinical practice.

Benzer Tezler

  1. Dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu tanılı 6-12 yaş arası çocuklarda periferik dolaşımda klaudin-5, okludin, zonulin ve trisellülin düzeyleri

    Peripheral circulation levels of claudin-5, occludin, zonulin and tricellulin in children 6-12 years old with attention deficit/hyperactivity disorder

    HURŞİT FERAHKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    PsikiyatriNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK AKÇA

  2. Türk toplumundaki çocukluk çağı otizm spektrum bozukluğundaki kraniofasial morfoloji

    Craniofacial morphology of autism spectrum disorder in childhood age among Turkish population

    FATİH ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Dil ve Konuşma Terapisiİstanbul Atlas Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜRRİYET ÇETİNOK

  3. Konjenital adrenal hiperplazi tanılı olguların sosyal biliş ve otistik özellikler açısından cinsiyet disforisine sahip olgular ve sağlıklı kontroller ile karşılaştırılması

    Comparison of patients with congenital adrenal hyperplasia, patients with gender dysphoria and healthy controls in terms of social cognition and autistic characteristics

    BEGÜM YULUĞ TAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PsikiyatriEge Üniversitesi

    Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZLI BURCU ÖZBARAN

  4. Özel gereksinimli çocukların beslenme alışkanlığı, beslenmedurumları ile bakım verenlerin beslenme bilgi düzeylerinin belirlenmesi

    Nutritional habits and nutritional status of children with specialneeds, and the nutritional knowledge levels of their caregivers

    MELİS RIDVANOĞULLARI DÖNGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Beslenme ve DiyetetikBaşkent Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL KIZILTAN

  5. Otizm spektrum bozukluğu olan çocuk ve ergenlerde COVID-19'un psikososyal ve davranışsal etkileri

    Psychosocial and behavioral effects of COVID-19 in children and adolescents with autism spectrum disorder

    RUKİYE ARSLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL KARAÇETİN