Alzheimer hastalığı demansında EEG microstate parametrelerinin pet temelli network analizleri ile bütünleştirilmesi
Integration of EEG microstate parameters with pet-based network analyses in Alzheimer's disease dementia
- Tez No: 1024267
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZDEN ERKAN OĞUL, PROF. DR. LÜTFÜ HANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nöroloji, Psikoloji, Neurology, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzheimer hastalığına bağlı demans, ağlar arası bağlantısallık ve bütünlükte bozulma ile karakterize nörodejeneratif süreçtir. Bu çalışmanın amacı, Alzheimer patolojisine eşlik eden ağ düzeyindeki bozulmanın Elektroensefalografi (EEG) mikrodurum analizi ve Florodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi (FDG-PET) temelli bölgesel metabolik değerlendirme gibi multimodal yöntemlerin birlikte kullanımıyla daha duyarlı biçimde gösterilip gösterilemeyeceğini araştırmaktır. Retrospektif tasarımda yürütülen çalışma, Alzheimer hastalığına bağlı demans tanısı alan 18 katılımcının arşiv kayıtları üzerinden gerçekleştirilmiştir. İstirahat durumu EEG kayıtları analiz edilerek Mikrodurum A–D ve toplam açıklanan varyans değerleri (TAV) hesaplanmış; FDG-PET verileri 47 kantitatif değerlendirme yapılan anatomik ilgi bölgesi (ROI) üzerinden normatif z-skorlar olarak değerlendirilmiş ve iki modalite arasındaki ilişkiler Spearman sıra korelasyonu ile incelenmiştir. Bulgular, EEG mikrodurum açıklanan varyans ölçütleri ile FDG-PET bölgesel metabolik aktivite z-skorları arasında anlamlı korelasyonel örüntüler bulunduğunu göstermiştir. Negatif anlamlı ilişkiler ön plana çıkmakla birlikte, TAV sağ superior frontal, sağ orta frontal ve sağ Broca bölgeleriyle; mikrodurum A sol orta frontal ve bilateral Broca bölgeleriyle; mikrodurum B sağ posterior singulat, sağ superior/inferior frontal, sağ Broca ve bilateral inferior lateral posterior temporal alanlarla; mikrodurum C sağ superior frontal korteksle, mikrodurum D sağ posterior singulat ve sağ inferior lateral anterior temporal korteksle negatif korelasyon göstermiştir. Ayrıca mikrodurum A'nın pons, vermis, sağ lentiform nükleus, sol superior parietal ve bilateral anterior medial temporal bölgelerle; mikrodurum B'nin orta beyin (midbrain) ile; mikrodurum D'nin sağ serebellum ile pozitif anlamlı ilişkileri saptanmıştır. Sonuç olarak, EEG mikrodurum organizasyonu ile FDG-PET'te saptanan bölgesel metabolik örüntülerin Alzheimer hastalığına bağlı demans olgularında birlikte değişebildiği görülmekle birlikte, bu bulgular ağ düzeyi bozulmaların bütüncül değerlendirilmesine katkı sağlayabilecek, tamamlayıcı sonuçlar olarak değerlendirilebilir.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease dementia is a neurodegenerative process characterized by impaired inter-network connectivity and integrity. The aim of this study was to investigate whether the network-level disruption accompanying Alzheimer's pathology could be demonstrated more sensitively through the combined use of multimodal methods such as EEG microstate analysis and FDG-PET-based regional metabolic assessment. This retrospective study was conducted using archival records of 18 participants diagnosed with Alzheimer's disease dementia. Resting-state EEG recordings were analyzed to calculate Microstate A–D explained variance values and the total explained variance value (TAV); FDG-PET data were evaluated as normative z-scores across 47 ROIs, and the relationships between the two modalities were examined using Spearman rank correlation; the statistical significance level was set at p < 0.05. The findings showed significant correlational patterns between EEG microstate explained variance measures and FDG-PET regional metabolic activity z-scores. Although significant negative relationships were prominent, TAV showed negative correlations with the right superior frontal, right middle frontal, and right Broca regions; Microstate A with the left middle frontal and bilateral Broca regions; Microstate B with the right posterior cingulate, right superior/inferior frontal, right Broca, and bilateral inferior lateral posterior temporal regions; Microstate C with the right superior frontal cortex; and Microstate D with the right posterior cingulate and right inferior lateral anterior temporal cortex. In addition, significant positive relationships were found between Microstate A and the pons, vermis, right lentiform nucleus, left superior parietal, and bilateral anterior medial temporal regions; between Microstate B and the midbrain; and between Microstate D and the right cerebellum. In conclusion, while EEG microstate organization and regional metabolic patterns detected by FDG-PET were observed to show co-variation in Alzheimer's disease dementia, these findings can be regarded as complementary results that may contribute to a comprehensive evaluation of network-level disruptions.
Benzer Tezler
- Alzheimer hastalığı ve frontal lob demansın ayırt edilmesinde kantitatif EEG ve XENON 133-SPECT ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
GÖRSEV G. YENER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1994
NörolojiDokuz Eylül ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR FADILOĞLU
- Alzheimer hastalarında davranışsal semptomlar ve klinik bulgularla ilişkisi
Behavioral symptoms in alzheimer's patients and its relationship with clinical findings
BARIŞ AĞCA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
NörolojiBülent Ecevit ÜniversitesiDahili Tıp Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. BANU ÖZEN BARUT
- Diferansiyel demans teşhisi için biyomimetik derin öğrenme: EEG tabanlı analiz için purkinje hücre modeli ilhamlı bir sinir katmanı
Biomimetic deep learning for differential dementia diagnosis: A purkinje cell model inspired neural layer for EEG-based analysis
SHAFIQ MOHAMED ISMAIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK YILMAZ
- Sağlıklı, hafif bilişsel bozukluk ve alzheimer hastalığı elektroensefalografi sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of healthy, mild cognitive impairment and alzheimer's disease electroencephalography signals
BURCU OLTU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Demans ayırıcı tanısında VEMP testi
VEMP test in differential diagnosis of dementia
ÇİĞDEM ÖZCAN TUNALI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
NörolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEMET ÖZBABALIK ADAPINAR