Epilepsi hastalarında beynin farklı bölgelerinin anatomik ve radyolojik olarak değerlendirilmesi
Anatomical and radiological evaluation of different regions of the brain in epilepsy patients
- Tez No: 928099
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMA POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Anatomi, Anatomy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Anatomi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Epilepsi dünya çapında her yaştan ve cinsiyetten milyonlarca insanı etkileyen, çeşitli motor ve bilişsel kayıplarla karakterize, kronik, heterojen, nörolojik bir hastalıktır. Çalışmamızın amacı, epilepsi tanısı konulmuş çocuklarla aynı yaşta bilinen herhangi bir sağlık problemi olmayan sağlıklı çocuklar arasında beynin farklı bölgelerinin anatomik ve radyolojik olarak değerlendirmesini hem istatistiksel yöntemlerle hem de Makine Öğrenimi yöntemiyle analiz etmektir. Çalışmamıza yaşları 1-15 yıl arasında değişen 179 çocuk dahil edildi. Çalışmaya alınan 101 epilepsili çocuktan 35'i (%34,65) kız, 66'sı (%65,35) erkekti. 78 sağlıklı çocuktan 34'ü (%43,59) kız ve 44'ü (%56,41) erkekti. Epilepsili ve sağlıklı çocukların yaş ortalaması sırasıyla 6,91±4,34 yıl ve 7,25±4,25 yıl olarak bulundu. Epilepsi ve sağlıklı kontrol grupları hem kız ve erkek dağılımları açısından (p=0,278) hem de yaş açısından benzer olarak bulundu (p=0,600). Corpus amygdaloideum, hippocampus, insula, thalamus, nucleus caudatus, corpus callosum ve beynin en geniş alanı parametreleri sağlıklı çocuklarda epilepsili çocuklara göre daha yüksek olarak ölçülürken, corpus amygdaloideum, insula ve corpus callosum ölçümlerinde epilepsi ve sağlıklı gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulundu. Ayrıca, elde edilen sonuçlar açısından bakıldığında, modelimizin konuşlandırılması halinde 100 çocuğun yüzde 77'sinin epilepsi olup olmadığı konusunda doğru etiketleyeceğini söyleyebiliriz. Çocuklar arasında epilepsi vakalarının otomatik tahmini üzerinde çalışılmış olup elde edilen sonuçlara dayanarak, Makine Öğrenimi'nin özellik seçimiyle birlikte kullanıldığında epilepsi vakalarının otomatik tespitinde oldukça tatmin edici sonuçlar üretebileceği sonucuna varılmıştır. Ayrıca, bu çalışmadan elde edilen anatomik ve radyolojik referans değerleri hem epilepsili hem de sağlıklı çocuklara ait yapıların boyutlarının klinik ve patolojik süreçler açısından değerlendirilmesi için önemlidir.
Özet (Çeviri)
Epilepsy is a chronic, heterogeneous, neurological disorder characterized by various motor and cognitive deficits, affecting millions of people of all ages and genders worldwide. The aim of our study is to analyze the anatomical and radiological evaluation of different regions of the brain between children diagnosed with epilepsy and healthy children of the same age without any known health problems by both statistical methods and Machine Learning methods. A total of 179 children aged between 1 and 15 years were included in our study. Among 101 children with epilepsy, 35 (34.65%) were girls and 66 (65.35%) were boys. Among 78 healthy children, 34 (43.59%) were girls and 44 (56.41%) were boys. The mean ages of children with epilepsy and healthy children were 6.91±4.34 years and 7.25±4.25 years, respectively. Epilepsy and healthy control groups were similar regarding male and female distribution (p=0.278) and age (p=0.600). Amygdala, hippocampus, insula, thalamus, caudate nucleus, corpus callosum, and the largest area of the brain parameters were measured higher in healthy children than in children with epilepsy. At the same time, statistically significant differences were found between epilepsy and healthy groups in amygdala, insula, and corpus callosum measurements. Furthermore, in terms of the results obtained, we can say that 77 percent of 100 children will be correctly labeled as having epilepsy if our model is deployed. Automatic prediction of epilepsy cases among children has been studied and based on the results obtained, it is concluded that Machine Learning, when used in combination with feature selection, can produce very satisfactory results in automatic detection of epilepsy cases. Moreover, the anatomical and radiological reference values obtained from this study are important for the evaluation of the dimensions of the structures of both epileptic and healthy children in terms of clinical and pathological processes.
Benzer Tezler
- Epilepsi hastalarında beyin yapılarının volumetrik analizi: Bir radyolojik anatomi çalışması
Volumetric analysis of brain structures in epilepsy patients: A radiological anatomy study
TANJU ÖZSOY
Doktora
Türkçe
2024
AnatomiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE BÜYÜKERTAN
- Epilepsi hastalarında prolidaz, prostoglandin E-2 (PGE-2), interlökin-6,8,10,17 düzeylerinin kısa pskiyatrik değerlendirme ölçeği(BPRS), arizona cinsel yaşantılar ölçeği (asex), kısa form (SF-36), kısa işlevsellik değerlendirme ölçeği (fast), beck intihar düşüncesi ölçekleri eşliğinde değerlendirilmesi
Prolidase, prostoglandin E-2 (PGE-2), interlokin-6,8,10,17 levels of short psychiatric assessment (BPRS), arizona sexual lives scale (asex), short form scale (SF-36) (fast), evaluation of beck suicide thoughts scales in epilepsy patients
VUGAR JAFAR
- Investigation of functional brain connectivity patterns in temporal lobe epilepsy
Temporal lob epilepsi hastalarında fonksiyonel beyin bağlantısallık örüntülerinin incelenmesi
SEDA NİLGÜN DUMLU
Doktora
İngilizce
2021
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Epilepsi hastalarında kromozomal kopya sayısı değişikliklerinin (CNV) aCGH yöntemi ile retrospektif olarak araştırılması
The retrospective investigation of chromosomal copy number variations (CNV) with aCGH method in epilepsy patients
BURCU ALBUZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
GenetikÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA SILAN
- Juvenil miyoklonik epilepsi hastalarında korpus kallozumun morfometrik ölçümleri ve hastalık seyrinde prognostik değeri
Morphometric measurements of corpus callosum in juvenile myoclonic epilepsy patients and prognostic value in the course of disease
ÜMMÜHANI EĞİLMEZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA KESKİN GÜLER