Geri Dön

Alzheimer ve vasküler demans hastalarının EEG kayıtlarının senkronizasyon analiziyle incelenmesi

Investigation of alzheimer and vascular dementia patient's EEG records using by synchronization analysis

  1. Tez No: 648672
  2. Yazar: HAKAN BARIŞ YALÇINÖZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN DEĞİRMENCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Demans, bir kişinin günlük aktiviteleri gerçekleştirme yeteneğini etkileyen hafıza, dil, problem çözme ve diğer düşünme becerilerindeki düşüş ile karakterize edilen hastalıklar ve durumlar için kullanılan genel bir terimdir. Alzheimer hastalığı (AH), hafıza, düşünce ve daranışla ilgili sorunlara neden olan bir demans türü olmakla birlikte demans vakalarının %60-%80'lik kısmını oluşturmaktadır. Vasküler demans (VaD) ise beynin farklı bölümlerine kan akışının azalması veya durması sebebiyle, düşünme becerilerindeki düşüş olarak tanımlanmaktadır. Vasküler demans, Alzheimer hastalığından sonra en sık görülen demans türü olarak, vakaların %5-%10'luk kısmını oluşturmaktadır. Birçok demans türü tedavi edilememekle birlikte, hastalık semptomlarının ilaçlar ve çeşitli terapiler ile kontrol altına alınması mümkündür. Bu sebepten hastalığın erken teşhisi önem taşımaktadır. Bu çalışmada Alzheimer ve Vasküler demans hastalarının elektroensefalogram (EEG) kayıtları, bant geçiren filtre ve sabit dalgacık dönüşümü metoduyla filtrelenmesi sonrasında, faz senkronizasyonu açısından incelenmiştir. Bu işlemlerin farklı veri setlerine kolaylıkla uygulanabilmesi için MATLAB ortamında EEG S-Proc isimli paket yazılım geliştirilmiştir. EEG kayıtları, Mersin Üniversitesi Nöroloji Polikliniğine başvuran hastalardan çekilmiştir ve bu çalışmada retrospektif olarak kullanılmıştır. Deney grupları, 53-91 yaşları arasında 10 AH, 10 VaD ve 10 sağlıklı olmak üzere 30 kişinden oluşmaktadır. Sonuçlar, belirli zaman aralıklarında beynin farklı bölgeleri arasındaki senkronizasyonun AH ve VAD grubundaki bireylerde, sağlıklı bireylere göre daha düşük olduğunu göstermiştir. Bu tez çalışmasında farklı demans türlerinin kantitatif analizler ile teşhis edilmesi ve yapay zeka uygulamalarına temel oluşturması amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Dementia is a general term for diseases and conditions characterized by decrease in memory, language skills, problem solving and other thinking skills that affet a person's ability to perform daily activities. Alzheimer's disease (AD) is a type of dementia that causes problems with memory, thought and behavior while it accounts for 60% to 80% of dementia cases. Vascular dementia (VAD) is defined as a decrease in thinking skills due to decreased or stopped blood flow to different parts of the brain. Vascular dementia constitutes 5-10% of cases as the most common type of dementia after Alzheimer's disease. Although many types of dementia cannot be cured, it is possible to control the symptoms of the disease with drugs and various therapies. For this reason, early diagnosis of the disease is important. In this study, electroencephalogram (EEG) recordings of Alzheimer's and Vascular dementia patients were analyzed in terms of phase synchronization by filtering the signals via band pass filter and stationary wavelet transform. In order to easily apply these processes to different data sets, the package software named EEG S-Proc has been developed in MATLAB environment. EEG signals were recorded from patients who applied to Mersin University Neurology Outpatient Clinic and were used retrospectively in this study. Experimental groups consist of 30 people as 10 AD, 10 VAD and 10 healty between the ages of 53-91. The results showed that the synchronization between different brain regions at the certain time intervals was lower in individuals in the AD and VAD groups than in healty individuals. In this thesis, it is aimed to diagnose different types of dementia by quantitative analysis and to form the basis of artificial intelligence applications.

Benzer Tezler

  1. Demans ayırıcı tanısında VEMP testi

    VEMP test in differential diagnosis of dementia

    ÇİĞDEM ÖZCAN TUNALI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    NörolojiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEMET ÖZBABALIK ADAPINAR

  2. Farklı demans türlerinde eeg sinyallerinin sinyal işleme teknikleri ile incelenmesi

    Investigation of eeg signals with signal processing techniques in different types of dementia

    CANSU GELGEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN DEĞİRMENCİ

  3. Beyinde beyaz cevher bölgesinin küçülmesi ve demans arasındaki ilişkinin MRI görüntüleri kullanılarak analizi

    Contraction of white matter in brain and analysis it's relationship with dementia using MRI images

    SEVAL TORUN YETER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT KAÇAR

  4. Alzheimer hastalığı, hafif kognitif bozukluk ve vasküler demans seyrinin klinik ve nöropsikolojik açıdan incelenmesi

    Alzheimer hastaliği, hafif kognitif bozukluk ve vasküler demans seyrinin klinik ve nöropsikolojik açidan incelenmesi

    SELVER BURCU TELLİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    NörolojiMersin Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYNUR ÖZGE

  5. Demans alt tipleri ile sarkopeni ilişkisinin araştırılması

    Investigation of the relationship between sarcopenia dementia subtypes

    BESRA HAZAL YEŞİL GÜREL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    GeriatriDokuz Eylül Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TURAN IŞIK