Epilepsi hastalarında nöbet öncesi bulguların kantitatif olarak değerlendirilmesi
Quantitative evaluation of pre-seizure findings in epilepsy patients
- Tez No: 957403
- Danışmanlar: PROF. DR. AYSUN ÜNAL, PROF. DR. RİFAT KORAY ÇİFTÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Nöroloji, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nöroloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Klinik Nörofizyoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
ÖZET Taşkın, A. Epilepsi hastalarında nöbet öncesi bulguların kantitatif olarak değerlendirilmesi", Namık Kemal Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Nöroloji Anabilim Dalı Doktora Tezi, Tekirdağ, 2025. Bu çalışmanın amacı, epilepsi tanısı almış bireylerde interiktal, preiktal ve iktal dönemlerde kaydedilen elektroensefalografi (EEG) verilerini kantitatif olarak analiz etmek ve bu dönemlerin sinyal özelliklerinin gelişmiş sinyal işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile ayırt edilip edilemeyeceğini değerlendirmektir. Epilepsi tanısı almış 20 hastaya ait video-EEG monitorizasyon verileri retrospektif olarak incelenmiştir. Her birey için interiktal, preiktal ve iktal dönemlere karşılık gelen 60 saniyelik EEG segmentleri seçilmiştir. Bu kayıtlarda güç spektral yoğunluğu (PSD) ve permütasyon entropisi gibi kantitatif EEG (QEEG) ölçütleri hesaplanmıştır. Ayrıca, Long Short-Term Memory (LSTM) tabanlı bir derin öğrenme modeli eğitilerek EEG kesitleri üç zamanlı kategoride sınıflandırılmıştır. Permütasyon entropisi değerleri, iktal dönemlerde interiktal döneme kıyasla anlamlı düzeyde yüksek bulunmuştur (p < 0.05); bu durum nöbet sırasında sinyal karmaşıklığında artış olduğunu göstermektedir. Spektral analiz sonuçları, iktal fazda özellikle beta ve gama frekans bantlarında belirgin bir güç artışına işaret etmiştir. LSTM modeli, EEG fazlarını sınıflandırmada %91,7 doğruluk, %90,2 duyarlılık, %93,5 özgüllük ve %91,5 F1 skoru ile yüksek performans göstermiştir. Bu bulgular, EEG'deki zamansal değişimlerin epileptik durumları güvenilir şekilde ayırt edebilecek belirgin özellikler taşıdığını ortaya koymaktadır. Çalışma, özellikle entropi ve spektral güç gibi kantitatif EEG ölçütlerinin epilepside faza özgü paternler gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu ölçütlerin makine öğrenme algoritmaları ile bütünleştirilmesi, nöbet evrelerinin doğru sınıflandırılmasına olanak tanımakta ve gerçek zamanlı nöbet tahmini sistemleri geliştirme potansiyeli sunmaktadır. Elde edilen veriler, epilepsinin elektrofizyolojik temelini anlamaya katkı sağlarken aynı zamanda bireyselleştirilmiş tanı ve tedavi stratejilerinin geliştirilmesine de zemin hazırlamaktadır. AnahtarKelimeler: Epilepsi, EEG, Kantitatif EEG (QEEG), Entropi, Spektral Analiz, LSTM, Nöbet Tahmini, Makine Öğrenmesi
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Taşkın, A. Quantitative evaluation of pre-seizure findings in epilepsy patients", Namık Kemal University Department of Neurology, Institute of Health Sciences, PhD Thesis, Tekirdağ, 2025. This study aims to quantitatively analyze electroencephalographic (EEG) data recorded during interictal, preictal, and ictal phases in patients with epilepsy, and to evaluate whether distinct signal characteristics can reliably differentiate these phases using advanced signal processing and machine learning methods. Retrospective EEG data from 20 patients diagnosed with epilepsy were collected through video-EEG monitoring. From each patient, 60-second EEG segments corresponding to interictal, preictal, and ictal phases were extracted. Quantitative EEG (qEEG) features such as power spectral density (PSD) and permutation entropy were computed. Furthermore, a deep learning model based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks was trained to classify EEG epochs into the three temporal categories. Permutation entropy values were significantly higher in ictal segments compared to interictal segments (p
Benzer Tezler
- Epileptik nöbet sonrası acil servise başvuran hastalarda elektrokardiyografi (EKG) bulgularının değerlendirilmesi
Evaluation of electrocardiography (ECG) findings in patients registering to the emergency department after epileptic seizure
ALPEREN ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU GENÇ YAVUZ
- Epilepsi hastalarında antiepileptik tedavinin kesilmesinden sonra nöbet tekrarını etkileyen risk faktörlerinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÇELEĞEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
NörolojiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYCAN ÜNALP
- Anti-epileptik ilaç tedavisi kesilen epilepsi hastalarında rekürrens
Seizüre recurrence in epileptic children after withdrawal of anti-epileptic drugs
BİRGİN TÖRER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2002
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. Y. K. YAVUZ GÜRER
DR. ÜLKER ERTAN
- Çocukluk çağı dirençli epilepsi hastalarında yeni nesil antiepileptiklerin etkinliği
Efficacy of new generation antiepleptics in patients with childhood resistant epilepsy
GİZEM GİDER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAkdeniz ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENAY HASPOLAT
- Çocukluk çağı ilaca dirençli epilepsi cerrahisinin etkinliğine ve güvenilirliğine yönelik retrospektif çalışma
The effectiveness and safety of pediatric intractable epilepsy surgery through a retrospective study
MÜGE DOLGUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Nöroşirürjiİstanbul ÜniversitesiBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAY SENCER