Geri Dön

Prodromal alzheimer demans tanısında FDG PET-BT ile kantifikasyon

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 939571
  2. Yazar: MEHMET ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEHRA PINAR KOÇ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: ProdromalAlzheimer Demans, Hafif Bilişsel Bozukluk, 18-FDG PET/BT, Prodromal Alzheimer's Dementia, Mild Cognitive Impairment, 18-FDG PET/CT
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Çalışmamızda, prodromal Alzheimer demansın ayırıcı tanısında 18F-FDG PET/BT görüntüleme yönteminde kullanılan, sayısallaştırma tekniklerinin ve yapay zekanın tanıya olan katkısının incelenmesi hedeflenmiştir. Çalışmamız retrospektif tipte klinik bir araştırmadır. Bu çalışmada Kasım 2018 ile Aralık 2023 tarihleri arasında Mersin Üniversitesi Nöroloji Anabilim Dalı tarafından ön tanısında prodromal Alzheimer demans düşünülen ve Nükleer Tıp Kliniği'mizde çekimi uygun bulunup F18-FDG PET/BT beyin görüntüleme yapılan 72 hastaya ait veriler retrospektif olarak değerlendirildi. Çalışmaya dahil edilen 72 hastanın yaşı, cinsiyeti, mini mental değerlendirme testi (MMSE) skoru ve ön tanıları hasta dosyalarından ve klinisyenlerinden öğrenilip kaydedildi. Hastaların; PET/BT görüntüleme sonuçları, Voxel Bazlı Morfometri (VBM) yazılımlarından olan MATLAB tabanlı SPM12 (Statistical Parametric Mapping) analiz sonuçları, yapay zeka (PYTHON programlama dilinde TensorFlow ve PyTorch (Deep Learning)) analiz sonuçları ve nörologlar tarafından klinik olarak konulan kesin tanıları kaydedildi. Araştırmadan elde edilen verilerin analizi için Statistical Package for Social Sciences (SPSS) 22.0 programı kullanıldı. Klinik bulgulara göre hastaların 23'ü (%31,9) hafif bilişsel bozukluk (HBB), 46'sı (%63,9) Alzheimer / Diğer nörodejeneratif hastalık, 4'ü (%4,2) normal olarak belirlenmişti. Klinik olarak HBB tanısı alan olguların yaş ortalaması 61,26±7,61 (min:51-max:77) yıl, MMSE skor ortalaması 21,40±7,37 (min:7-max:30) idi. HBB tanılı olguların 12'si (%52,2) erkek, 11'i (%47,8) kadındı. HBB tanılı olguların 2'sinde (%8,7) aile öyküsü mevcuttu. Klinik tanı referans olarak kabul edildiğinde, HBB tanısında PET/BT'nin duyarlılığı %91,3, özgüllüğü %100, doğruluğu %92, pozitif öngörü değeri %100, negatif prediktif değeri %50 olarak hesaplandı. Klinik tanı ile HBB olduğu belirlenen 23 hastanın 19'unda SPM12 ile uyumluluk gözlenirken, 4 hastada uyumsuzluk mevcuttu. SPM12'nin normal tespit ettiği 14 hastadan 4'ü klinik tanı ile hafif bilişsel bozukluk, 7'si diğer nörodejeneratif hastalık olarak belirlendi. SPM12 analiz yönteminin prodromal Alzheimer tanısındaki performansı şu şekilde hesaplanmıştır: Duyarlılığı %82,6, özgüllüğü %100, doğruluğu %95,7, pozitif öngörü değeri %100, negatif prediktif değeri %42,8 olarak bulunmuştur. Ayrıca hafif bilişsel bozukluk tanısında yapay zeka yönteminin duyarlılığı %97,69, özgüllüğü %98,88, doğruluğu %98,29, pozitif öngörü değeri %98,83, ve negatif prediktif değeri %97,79 olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, prodromal demans evresinde 18F-FDG PET/BT ve SPM12 ile yapılan kantitatif analizlerin duyarlılık ve özgüllüğü benzer düzeyde bulunmuş, ancak yapay zeka tabanlı analizlerin özellikle erken evrede tanı doğruluğunu belirgin düzeyde artırdığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In our study, we aimed to examine the contribution of digitization techniques and artificial intelligence to the diagnosis of 18F-FDG PET/CT imaging in the differential diagnosis of prodromal Alzheimer's dementia. Our study is a retrospective clinical research. In this study, we retrospectively evaluated the data of 72 patients with a preliminary diagnosis of prodromal Alzheimer's dementia by Mersin University Department of Neurology between November 2018 and December 2023, who were found suitable for F18-FDG PET/CT brain imaging in our Nuclear Medicine Clinic. The age, gender, mini mental assessment test (MMSE) score and prediagnoses of the 72 patients were obtained from patient files and clinicians and recorded. PET/CT imaging results, MATLAB-based SPM12 (Statistical Parametric Mapping) analysis results, artificial intelligence (TensorFlow and PyTorch (Deep Learning) in the PYTHON programming language) analysis results and the final diagnoses made clinically by neurologists were recorded. Statistical Pack age for Social Sciences (SPSS) 22.0 program was used to analyze the data obtained from the study. According to clinical findings, 23 (31.9%) of the patients were diagnosed as mild cognitive impairment (MCI), 46 (63.9%) as Alzheimer's disease/other neurodegenerative disease, and 4 (4.2%) as normal. The mean age was 61.26±7.61 (min:51-max:77) years and the mean MMSE score was 21.40±7.37 (min:7-max:30) in patients clinically diagnosed with HBB. Twelve (52.2%) of the patients with HBB were male and 11 (47.8%) were female. Family history was present in 2 (8.7%) of the patients with HBB. The sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, negative predictive value and positive predictive value of PET/CT were 91.3%, 100%, 92%, 100% and 50%, respectively. Of the 23 patients with clinical diagnosis of HBB, 19 patients had concordance with SMP12, while 4 patients had discordance. Of the 14 patients with normal SPM12, 4 were diagnosed as mild cognitive impairment and 7 as other neurodegenerative diseases. The performance of the SPM12 analysis method in the diagnosis of prodromal Alzheimer's disease was calculated as follows: Sensitivity 82.6%, specificity 100%, accuracy 95.7%, positive predictive value 100% and negative predictive value 42.8%. In addition, the performance of the artificial intelligence (AI) method in the diagnosis of mild cognitive impairment was evaluated as follows: Sensitivity 97.69%, specificity 98.88%, accuracy 98.29%, positive predictive value 98.83% and negative predictive value 97.79%. In conclusion, the sensitivity and specificity of 18F-FDG PET/CT imaging and quantitative analysis using SPM12 were found to be comparable but artificial intelligence-based analysis demonstrated a significantly high er contribution to diagnostic accuracy, particularly in the early stages.

Benzer Tezler

  1. Prodromal alzheimer hastalarında ileri glikasyon son ürünleri ve reseptörü

    Advanced glycation end products and receptor in prodromal alzheimer patients

    ZEHRA SİMİN ATAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HAKAN GÜRVİT

  2. Demans hastaları, hafif kognitif bozukluk vakaları ve sağlıklı yaşlılarda uyumsuzluk negativitesi ile ilişkili nöropsikolojik faktörler

    Noropsychological factors associated with mismatch negativity in dementia patients, mild cognitive impairment patients and in healthy elderly

    DUYGU ÖZBAYRAK KARAPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    PsikiyatriBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZDEN ARISOY

  3. Alzheimer hastalığında sosyal kognitif becerilerin dinlenim durumu bağlantısallığı ile ilişkisinin incelenmesi

    The relationship between social cognitive abilities and resting state connectivity among the patients with alzheimer's disease

    ELİF YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HAKAN GÜRVİT

  4. Kognitif bozukluk sürekliliğinde görsel atrofi ölçeklerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of visual atrophy scales in cognitive impairment continuum

    ÇAĞLA AKI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HAKAN GÜRVİT

  5. İlerleyici ve stabil hafif kognitif bozukluk olgularında olaya ilişkin potansiyellerin incelenmesi

    Evaluation of event related potentials in patients wi̇th progressive and stable mild cognitive impairment

    YAĞMUR ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    NörolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Klinik Sinir Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖRSEV YENER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DURUSU EMEK SAVAŞ