Multiple skleroz hastalığının ve alt gruplarının belirlenmesi için optimum bir matematiksel modelin oluşturulması
Constituting an optimum mathematical model for the diagnosis of multiple sclerosis
- Tez No: 315109
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DERNEK, DOÇ. DR. ONUR OSMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Mathematics, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
Matematiksel modelleme ve tıp etkileşimi konularındaki çalışmalar son yıllarda geniş ilgi uyandırmış ve uygulama alanı bulmuştur. Bu uygulama alanlarından bir tanesi de hastaların Manyetik Rezonans Görüntüleme ile hastalığının teşhisi, seyri ve alt gruplarının arasındaki ilişkiyi kuran sistemlerdir. Hastalığa doğru tanı koyabilmek, seyrini ve alt gruplarını doğru şekilde tanıyabilmek için hastalığın klinik ve laboratuar yöntemleri ile değerlendirilmesi gerekmektedir. ?Multiple Skleroz? tanısında önemli bir adım olan ?Manyetik Rezonans Görüntüleme?, hastalığın teşhisi, seyri ve alt gruplarının belirlemesinde önemli bir araçtır.Bu tez çalışmasında Multiple Skleroz hastalığının tanısı ve alt gruplarını tahmin edebilen iki farklı matematik model oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modellerden ilki ?Doğrusal Model? olup diğeri ise manyetik rezonans görüntülemelerden elde edilen özelliklere ve klinik bulgulara göre oluşturulmuş olan ?Saklı Markov Modeli? dir. Bu iki model farklı özellikler kullanılarak çeşitlendirilmiş ve en yüksek başarımı sağlayan parametreler belirlenmiştir. Buna göre doğrusal modelde Multiple Skleroz ayrımında lezyon sayıları, minimum, maksimum, ortalama, varyansların özelliklerinin önemli olduğu belirlenmiştir.Saklı Markov Modelde ise genişletilmiş özürlülük durumu ölçeği ve lezyon sayılarına ait çeşitli gözlem matrisleri kullanılmıştır. En iyi sonuç ise genişletilmiş özürlülük durumu ölçeği ve lezyon sayısı gözlem matrislerinin birleştirilerek elde edilen birleşik gözlem matrisidir. Bu gözlem matrisi ile %86.52'lik bir başarım elde edilmiştir. Bu çalışmada Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Ana Bilim Dalı kontrolündeki 19 birey (MS olmayan) kontrol grubu olarak; ve 120 Multiple Skleroz hastası incelenmiştir. Çalışmada, bu olguların, Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı ile Primer Manyetik Rezonans Görüntüleme merkezindeki Manyetik Rezonans Görüntüleri ve Nöroloji Anabilim Dalındaki Genişletilmiş Özürlülük Durumu Ölçeği sonuçları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years mathematical modelling have found a wide application field in medical sciences. One of these application fields is the systems that sustain the relationships among diagnosis of diseases via magnetic resonance imaging as well as the course of the diseases and sub-groups. In the diagnosis of Multiple Sclerosis and its course and monitoring its phases, ?Magnetic Resonance Imaging? constitutes an essential part.In this thesis, two different mathematical models (Linear and Hidden Markov Models) that can diagnose the disease and determine the sub-groups are put forward.These two models have been diversified by applying different properties and the parameters that guarantee the highest success rate have been determined. In accordance with this, in the Linear Model, for differing between the sick and the healthy, it is specified that maximum, minimum, average and variance of the number of lesions are important indicators.In the Hidden Markov Model various observation matrixes, extracted from Expanded Disability Status Scale and the number of lesions, have been utilized. The best result is the conjoint observation matrix which is obtained through combining Expanded Disability Status Scale and lesion number observation matrix. When observation matrix is applied, the success rate is 86.52%.In this study, the patients? Magnetic Resonance images were studied at Radiology Department of Hacettepe University Medical Faculty and the Primer MR Imaging Center. The patients were clinically followed-up at the Department of Neurology Hacettepe University Faculty of Medicine and their Expanded Disability Status Scale are rated accordigly during their follow-up.
Benzer Tezler
- Investigation of notch signalling pathway proteins as potential biomarkers for differentiating multiple sclerosis subtypes
Multiple skleroz alt tiplerinin ayrımı için notch sinyal yolağı proteinlerinin biyobelirteç potansiyellerinin araştırılması
ZEYNEP ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EDA TAHİR TURANLI
- MS hastalarının bellek protein ekspresyon düzeylerinin kognitif rehabilitasyona bağlı değişimlerinin incelenmesi
Investigation of changes in memory protein expression levels of MS patients due to cognitive rehabilitation
ECE AKBAYIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Allerji ve İmmünolojiİstanbul ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM TÜZÜN
- Investigation of molecular pathways and biomarkers in Multiple sclerosis clinical subtypes
Multipl skleroz klinik alt tiplerinde moleküler yolakların ve biyobelirteçlerin araştırılması
TİMUÇİN AVŞAR
Doktora
İngilizce
2015
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA TAHİR TURANLI
- Multipl skleroz hastalarında periferik kanda B lenfosit sitokin ekspresyon değişikliklerinin prognostik biyobelirteç olarak önemleri
B lymphocyte cytokin expression changes importance as prognostic beams in multiple sklerosis patients
ŞERİFE DENİZ AK TURA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECAİ TÜRKOĞLU
- Multipl skleroz hastalarının klinik formlarında proinflamatuar süreçte rol oynayan bazı plazma biomarkerlarının çalışılması
Study of some plasma biomarkers acting in the proinflammatory process in the clinical forms of multiple sclerosis patients
ASIM TAŞKIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
NörolojiDicle ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET UFUK ALUÇLU