Geri Dön

Epilepsi tespiti için MRG ve EEG verilerinin ilişkilendirilmesi

MRI and EEG data correlation for epilepsy detection

  1. Tez No: 756241
  2. Yazar: CANSEL FIÇICI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR, PROF. DR. OSMAN EROĞUL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 207

Özet

Temporal lob epilepsisi (TLE) hastalarının beyin bölgelerindeki morfolojik anormallikler ve hacim kayıpları manyetik rezonans görüntülemede (MRG) fark edilemeyecek kadar belirsiz olabilmektedir. Elektroensefalografi (EEG) kayıtlarından nöbet başlangıcının ve odağının gözle ayırt edilmesinin güç olduğu durumlarda epilepsi teşhisi hekimden hekime değişebilmektedir. Ayrıca MRG ve EEG verilerinin incelenmesi uzun zaman almakta, epilepsi teşhisi ve tedavisinin gecikmesine yol açmaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, TLE hastalarının MRG ve EEG verilerini ilişkilendirerek epilepsi tespiti yapmada hekime yardımcı bir tıbbi karar destek sistemi sunulmuştur. EEG kayıtlarından otomatik TLE hastası, nöbet ve epileptik odak tespiti yapılmıştır. MR görüntülerindeki hipokampüslerin asimetrisinden yararlanarak ve voksel tabanlı morfometri (VTM) analizi ile temporal ve limbik lobtaki gri madde azalması tespiti yapılarak epileptik odak tahmini yapılmıştır. Son olarak MRG ve EEG verileri karar ağacı ile ilişkilendirilerek epileptik odak tespiti yapılmıştır. Çalışma veri setinde 27 TLE hastasının EEG kayıtları, 15 TLE hastasının ise hem EEG hem de MRG verileri bulunmaktadır. EEG verilerinden epileptik epok sınıflandırmada güçlendirilmiş karar ağacı yöntemiyle %97.6, TLE hastası sınıflandırmada k-en yakın komşu yöntemiyle %96.2, epileptik odak tespitinde %96.1 başarı elde edilmiştir. Hekimin EEG'den yaptığı epilepsi lateralizasyonuyla MR görüntülerindeki hipokampüs asimetrisi kullanılarak yapılan epileptik odak tespiti %78.6 oranında, VTM analiziyle yapılan epileptik odak tespiti ise %91.7 oranında örtüşmektedir. MRG ve EEG verilerinin ilişkilendirilmesiyle yapılan epileptik odak tespitiyle hekimin EEG'den yaptığı lateralizasyon ise %100 örtüşmektedir. Sonuç olarak, MR görüntülerinden epilepsi bulgusu tespit etmede, MRG ve EEG'den yapılan epilepsi lateralizasyonu örtüşme oranında hekime göre iyileşme sağlanmıştır. Böylece epilepsi teşhisi, tedavisi ve ameliyat planlamalarında hekime yardımcı bir tıbbi karar destek sistemi elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Morphological abnormalities and volume losses in brain regions of temporal lobe epilepsy (TLE) patients may be too subtle to be noticed on magnetic resonance imaging (MRI). The detection of the epileptic focus may vary from expert to expert in cases where it is difficult to distinguish the seizure onset and focus from electroencephalography (EEG). Furthermore, the examination of EEG and MRI data takes a long time, causing delay in the diagnosis and treatment of epilepsy. Therefore, in this thesis, a medical decision support system is presented to assist experts in detecting epilepsy by correlating MRI and EEG data of TLE patients. Automatic TLE patient, seizure and epileptic focus detection were realized from EEG recordings. Epileptic focus estimation was realized by using the asymmetry of the hippocampus in MR images and by detecting gray matter reduction in the temporal and limbic lobes by voxel-based morphometry (VBM) analysis. Finally, the epileptic focus was determined by correlating the MRI and EEG data by using decision tree. The study dataset includes EEG recordings of 27 TLE patients, and both EEG and MRI data of 15 TLE patients. From the EEG data, 97.6% accuracy was achieved by using boosted trees method for epileptic epoch classification, 96.2% accuracy was achieved by using k-nearest neighbor method for TLE patient classification, and 96.1% accuracy was achieved for epileptic focus detection. Epilepsy lateralization realized by the expert from EEG and epileptic focus detection performed by using the hippocampus asymmetry in MR images were overlapped at a rate of 78.6%, while epileptic focus detection performed by the VBM analysis were overlapped at a rate of 91.7%. The estimation of epileptic focus by the MRI and EEG data correlation algorithm and the lateralization realized by the expert from the EEG are overlapped at a rate of 100%. As a result, an improvement was achieved in detecting findings of epilepsy from MR images, and in the overlap rate of epilepsy lateralization from MRI and EEG, according to the expert. Thus, a medical decision support system has been obtained to assist the expert in the diagnosis, treatment and surgical planning of epilepsy.

Benzer Tezler

  1. Farklı veri türlerinin birleştirilmesi ile epilepsi hastalığının otomatik tespiti ve sınıflandırılması

    Automatic detection and classification of epilepsy disease by combining different data types

    ŞENGÜL BAYRAK HAYTA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYLEM YÜCEL DEMİREL

    DOÇ. DR. HİDAYET TAKCI

  2. Bir ve iki boyutlu biyomedikal işaretlerin DCT tabanlı analizi

    DCT based analysis of 1D and 2D biomedical signal

    FATMA DEMİREZEN YAĞMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  3. Temporal lob epilepsili hastalarda difüzyon mr’ın lateralizasyondaki değeri, klinik ve EEG bulgularıyla korelasyonu

    The value of difusion weighted magnetic resonance in lateralization in patients with temporal lobe epilepsy and the corelation of it with clinic and EEG findings

    AYHAN DOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    NörolojiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. TEMEL TOMBUL

  4. Çocukluk çağı epileptik ensefalopatili ve epilepsi hastalığı olan otizmli olguların klinik-elektrofizyolojik ve genetik olarak değerlendirilmesi

    Clinical, neurophysiologic and genetic evaluation of patients with infantile epileptic encephalopathy and epilepsy and autism association

    DOVLAT KHALILOV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NERSES BEBEK

  5. Erişkin yaşta başlayan epilepsilerde nöbet tipi, etiyoloji ve EEG bulgularının incelenmesi

    Evaluation of the types of seizures, etiology and EEG findings in adult-onset epilepsies

    FİLİZ GÖZETEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    NörolojiTrakya Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YAHYA ÇELİK