Acil serviste nöbet semptomları ile başvuran epilepsi tanısı alan hastaların manyetik rezonans görüntülerinin kantitatif olarakdeğerlendirilmesi
Quantitative evaluation of mri of patients who applied tothe emergency department with seizure symptoms and were diagnosed with epilepsy
- Tez No: 784159
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTUĞRUL ALTINBİLEK
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Nöroloji, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Emergency Medicine, Neurology, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Epilepsi, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Kantitatif Manyetik Rezonans Görüntüleme, Epilepsi Tanı Parametresi, Epilepsy, Magnetic resonance imaging (MRI), Quantitative Magnetic Resonance Imaging (qMRI), Epilepsy Diagnosis Parameter
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Amaç: Çalışmada acil servise nöbet semptomları ile başvuran, laboratuvar ve görüntüleme yöntemlerinde herhangi bir patolojik bulgu saptanmayan hastaların MRG' (manyetik rezonans görüntü)lerinin kantitatif analiz ile antiepileptik ilaç başlanma veya taburculuk süreçlerine karar vermeye yönelik hasta yönetiminde kullanılabilecek bir tanı parametresi oluşturmak amaçlanmıştır. Objektif bir parametre sunularak hastaların morbidite/mortalitesinin azaltılması ve hastane kaynaklarının daha efektif kullanılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Çalışma Sağlık Bilimleri Üniversitesi Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi Acil Servisi'ne 1 Ocak 2014 – 1 Ocak 2022 tarihleri arasında nöbet semptomları ile başvurup epilepsi tanısı alan hastaların ve nöbet geçmişi olmayan kontrol grubunun MRG'lerinin karşılaştırıldığı retrospektif bir araştırmadır. Çalışma hipotezinde, epileptik hastaların nöbet geçirmelerine neden olan beyindeki patolojik aktiviteye sahip hücre gruplarının, komşuluklarındaki hücre gruplarından farklı olduğu, epilepsi hastalarının MRG'lerinde herhangi gözlenebilen (Kalitatif) patolojik bulgu olmasa da kantitatif analiz ile bu patolojik hücreleri yansıtan piksellerin saptanabileceği öngörüldü. Bu amaç ile MRG verilerinde, her bir pikselin etrafını çevreleyen komşu pikseller ile uyumları, belirlenen 4800 parametre kullanılarak araştırıldı. Belirlenen parametrelerin sonuçları ücretsiz, halka açık bir kaynak olan Python programlama dili kullanılarak hesaplandı. Parametrelerin epilepsi hastalarını kontrol grubundan ayırma gücü ve tanı değeri taşıyıp taşımadığı Mann-Whitney U testi ve ROC (Receiver Operating Characteristic) analizi ile araştırıldı. Bulgular: Çalışmaya 37'si epilepsi, 36'sı kontrol grubunda olmak üzere 73 hasta dahil edilmiş olup %42,5'i erkek, %57,5'i kadın hastaydı. Çalışmadaki hastaların yaş ortalaması 33,0 ±12.3 (17-73) olarak saptandı. Her bir MRG sekansında (5 alt veri grubu) taranan 4800 parametre içerisinden (toplamda 24.000 parametre), 1296 parametrenin p değerleri (Mann Whitney U ile elde edilen) 0.01 in altında bulunarak gruplar arası farklılık istatiksel olarak yüksek düzeyde anlamlı bulundu. Bu parametrelerin tanı değeri olarak kullanımlarını değerlendirmek üzere yapılan ROC analizlerinde, 774 parametrenin AUC (area under the curve) değeri 0,7 üzerinde bulunarak istatiksel olarak iyi, 4 parametrenin ise 0.8 ve üzerinde bulunarak çok iyi tanı parametresi olarak değerlendirildi. Sonuç: Yapılan çalışma, MRG verilerinin kantitatif olarak değerlendirildiğinde, patolojik hücre grubunu temsil eden piksellerin saptanabileceği ve tanı parametresi olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Aim: In this work, we aimed to create a parameter that can be used in epilepsy patients' management and support their treatment decisions when applied to the emergency department with seizure attacks that don't show any sign of laboratory or imaging pathology by using quantitative MRI (Magnetic Resonance Image) analysis. Decreasing morbidity/mortality and effective usage of hospital sources were also aimed with the usage of an objective diagnosis parameter. Material and Method: The study is retrospective research in which epilepsy patients' MRI (Magnetic Resonance Images) applied to the emergency department with seizure attack were compared with the control healthy subjects. Patient data were collected at the University of Health Sciences Sisli Hamidiye Etfal Educational and Research Hospital between January 2014 and January 2022. The study hypothesized that the cell group which shows abnormal activity causes seizures and since these cells have different microstructures they could be analyzed by quantitative MRI even if any pathological macroscopic structure can't be seen. In this aim, each pixel of MRI was compared with its neighbor pixels by using identified 4800 parameters, and pixels' harmony with neighbors was researched. The parameters were calculated by using Python programming language which is free open source. The parameters' discrimination power to distinguish epilepsy patients from the control group and if they could be used as a diagnostic parameter were analyzed by using the Mann-Whitney U test and ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. Results: 37 epilepsy patients and 36 healthy cases were included in the study. Cases 42.5% were men and 57.5% were women. Cases' mean age and standard deaviation was found 33.0 ±12.3 (min:17-max:73). Among 4800 parameters that were calculated for each MRI scan (5 different data set), 1296 parameters' p-value (calculated by Mann-Whitney U test) was found under 0.01 and it showed patients' and control groups' results have a powerful statistical difference for these parameters. For the ROC analysis which was made to evaluate diagnosing power of the parameters 774 parameters' AUC (area under the curve) values were found more than 0.7 and accepted as a good diagnosis parameter. Besides, 4 parameters' AUC values were found ≥ 0.8 and accepted as very good diagnosis parameters. Conclusion: In this dissertation, it is shown that pixels that represent pathologic microenvironments could be determined by evaluating MRI data quantitatively and the parameters could be used as diagnosis image biomarkers.
Benzer Tezler
- Çocuk acil servise epileptik nöbet ile başvuran hastaların ayırıcı tanısında laktat ve perfüzyon indeksi yerinin değerlendirilmesi
Evaluation of lactate and perfusion index in the differential diagnosis of patients applied to the pediatric emergency service with epileptic seizures
CİHAN AYDENİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM SARI GÖKAY
- Acil serviste kafa travması ile başvuran pediatrik hastaların klinik inceleme ile bilgisayarlı beyin tomografi gereksinimlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of head computed tomography requirements by clinical examination of pediatric patients presenting with head trauma to emergency department
TUĞÇE ALKOÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL TAYFUR
- Acil servise akut inme semptomları ile başvuran hastaların tedavi protokolünün belirlenmesine kadar geçen süreyi etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
KADİR MESİH ÖZTEKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASIM KALKAN
- Çocuk acil polikliniğine nörolojik semptomlar ile başvuran çocukların kraniyal görüntülemeleri
The cranial imaging results of children presenting to the pediatric emergency clinic with neurologic symptoms
ABABIEKELI YIERZHATI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN UYSALOL
- 6-17 yaş arası baş ağrısı olan çocukların sosyodemografik özeliklerinin belirlenmesi ve ebeveynlerin alarm semptomları hakkında bilgi düzeyinin irdelenmesi
Determining the sociodemographic characteristics of children between 6-17 years with headache and examining the level of knowledge about alarm symptoms of parents
İBRAHİM ÖZGÜN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıBalıkesir ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. HİLAL AYDIN