Use of electroencephalographic findings in predicting response to noninvasive deep brain stimulation in obsessive compulsive disorder
Obsesif kompulsif bozuklukta noninvaziv derin beyin stimülasyonuna yanıtı öngörmede elektroensefalografi bulgularının kullanımı
- Tez No: 665955
- Danışmanlar: PROF. DR. BAYRAM YILMAZ, PROF. DR. MEHMET KEMAL ARIKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Psikiyatri, Psychiatry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
Bu çalışmanın amacı, obsesif kompulsif bozukluk (OKB) hastalarının tedavi öncesi dinlenim- durumu kantitatif elektroensefalografi (KEEG) verileri ile derin transkraniyal manyetik uyarıma (dTMU) verdikleri yanıt arasındaki ilişkiyi inceleyerek; dTMU'ya yanıtı etkileyen KEEG bulgularını belirlemektir. Bu amaçla, Prof. Dr. Kemal Arıkan Özel Psikiyatri Kliniği'ne (İstanbul, Türkiye) Ocak 2018 ve Mayıs 2019 tarihleri arasında başvuran ve dTMU uygulanan, 18-65 yaş arasındaki 52 OKB hastasının (yaş ort: 31,88±11,51, E/K: 23/29) bilgileri retrospektif olarak incelenmiştir. Veriler; sosyo-demografik veri formu, Yale-Brown Obsesyon Kompulsiyon Ölçeği (YBOKÖ), Beck Depresyon Ölçeği (BDÖ) ve dinlenim-durumu EEG kaydı aracılığıyla toplanmıştır. Fourier analizi, artefaktsız gözler-kapalı 2-saniyelik EEG dönemlerinin ortalaması alınarak yapılmış ve 19 monopolar derivasyonun her biri için; delta (0,5-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa (8-13 Hz), beta (13-30 Hz) ve gamma (30-70 Hz) frekans bantları için mutlak güç (μV2) hesaplanmıştır. Katılımcıların tedavi öncesi ve sonrası Y-BOCS skorları değerlendirilerek; skorlarında %30 ve üzerinde azalma olan hastalar“yanıt veren grup”(n=42), olmayanlar ise“yanıt vermeyen grup”(n=10) olarak adlandırılmış ve iki grubun tedavi öncesi QEEG verileri istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Tüm istatistiksel analizler IBM SPSS Statistics 25.0 kullanarak yapılmıştır. P
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to investigate the quantitative electroencephalography (QEEG) findings that affect the response to deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) by examining the relationship between the pre-treatment resting-state QEEG data of obsessive compulsive disorder (OCD) patients and their response to dTMS. To this end, the data of 52 OCD patients (mean age: 31.88±11.51 years, M/F: 23/29) aged between 18-65 years who applied to the Private Psychiatry Clinic of Prof. Dr. Kemal Arıkan (İstanbul, Turkey) between Jan 2018 and May 2019 and to whom dTMS was applied were retrospectively examined. The data were collected through sociodemographic and clinical data form, Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (Y-BOCS), Beck Depression Inventory (BDI), and resting-state EEG recording. Fourier analysis was performed by averaging across eyes-closed 2-second EEG epochs without artifacts, and for each of the 19 monopolar derivations, absolute power (μV2) was calculated for the delta (0.5-4 Hz), theta (4-8 Hz), alpha (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), and gamma (30-70 Hz) frequency bands. By evaluating the pre-treatment and post-treatment Y-BOCS scores of the participants, patients with a decrease in the scores of 30% and above were named“responsive group”(n=42), and those without it were named“non-responsive group”(n=10), and the pre-treatment QEEG data of both groups were statistically compared. All statistical analyses were performed using IBM SPSS Statistics 25.0. P
Benzer Tezler
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Status epileptikusta mortalite ve morbidite tahmin edilebilir mi?
Can mortality and morbidity be predicted in status epilepticus?
SEYFİ EMRE AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA KESKİN GÜLER
- Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak EEG sinyallerinden matematik oyun performans tahmini
Math game performance prediction from EEG signals using machine learning algorithms
PINAR KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiEğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET DEMİRBİLEK
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ KOÇ
- Serebral kortikal gelişim malformasyonlarında klinik, elektroensefalografi ve magnetik rezonans görüntüleme bulgularının değerlendirilmesi
Evaluation of clinical, electroencephalographic and magnetic resonans imaging findings in cerebral cortical developmental malformations
ELİF KORKUT
- Ailesel akdeniz ateşi hastalığında elektroensefalografik değerlendirme
Electroencephalographical evaluation in children with familial Mediterranean fever
YUNUS MURAT AKCABELEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAbant İzzet Baysal ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ATASOY