Adolesanlarda internet bağımlılığında fotik etkiye bağlı elektroensefalografik değişikliklerinin makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Evaluation of photic effect-due electroensefalographic changes in internet addiction in adolescents with machine learning
- Tez No: 987168
- Danışmanlar: PROF. DR. AYFER GÖZÜ PİRİNÇÇİOĞLU
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Giriş ve Amaç: Bu çalışmada Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi, Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Çocuk Adolesan polikliniğine Başvuran 10-19 yaş grubu hastaların internet kullanım özellikleri ve bağımlılık düzeylerinin nörogelişimsel olarak Elektroensefalografik değişikliklerinin Makine Öğrenmesi ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmanın internet bağımlılığının patofizyolojisini aydınlatılmasına ve tedavisine yardımcı olabileceği düşünülmştür. Gereç ve Yöntem: 30 internet bağımlısı adolesan hasta ile 6 internet bağımlılığı saptanmayan hastalar çalışmaya dahil edildi. Bu hastalara EEG görüntülenmesi yapılarak Yapay Sinir Ağları ile Etkin EEG Kanallarının Belirlenmesi ve Makine Öğrenmesi ile verilerin değerlendirilmesi yapıldı. Ayrıca Ki-kare testi kullanılarak gruplar arasında kategorik değişkenler karşılaştırıldı. Bulgular: İnternet bağımlılığı erkeklerde, 10-13 yaş arasında, vücut ağırlığı ve boy Z skoru normal olanlarda, gelir düzeyi düşük olanlarda ve tablet kullananlarda daha sık saptandı. İB olgulardan 14-18 yaş grubunda cep telefonu kullanımı 10-13 yaş grubunda tablet kullanımı anlamlı olarak daha yüksek saptandı. Yapay sinir ağları ile sınıflandırma performansı kullanılarak elektrot konumlarına göre adolesan dönemde beyin aktivite yansımalarının farklılık gösterdiği tespit edildi. Adolesan dönemde hasta ve sağlıklı bireylere ilişkin görsel bulgular olarak, delta bandı için kontrol grubuna ilişkin beyin dinamiklerinin daha kompleks bir karakteristikte olduğu, yüksek bantlara doğru gittikçe bağımlı adolesan dönemindeki bireylerde EEG kompleksliğinin kontrol grubundan belirgin şekilde ayrıştığı, Gama ve Beta bantlarında İB bireylerin beyin aktivitelerinin önemli ölçüde daha karmaşık olduğu, Alfa bandında ise her iki grup arasında farklılıklarının minimal seviyede olduğu saptandı. Düşük frekans bölgesinde sağlıklı bireylerin beyin aktiviteleri daha karmaşık iken, yüksek frekans bölgesinde ise İB bireylerin beyin aktivitelerinin daha kompleks dinamikler sergilediği saptandı. Sonuç: Noninvaziv yöntemler (EEG vs.), nörobiyolojik mekanizmanın araştırılmasında ve İB tedavisinde önemli roller oynayacaktır. İB anlayışımızı geliştirmek için davranışsal ölçümlerle çoklu görüntüleme teknikleri gerekli olmalıdır. Bu, İB'deki engelleyici kontrol eksikliklerinin altında yatan nöral mekanizmaların anlaşılmasına ve gelecekte olası müdahalelere işaret edilerek yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
Introduction and Objective: In this study, it was aimed to evaluate the neurodevelopmental Electroencephalographic changes of the 10-19 age group patients who applied to the Dicle University Faculty of Medicine, Pediatrics and Adolescent Outpatient Clinic, and their addiction levels, using Machine Learning. It is thought that this study may help to illuminate the pathophysiology and treatment of internet addiction. Material and Method: 30 adolescent patients with internet addiction and 6 patients without internet addiction were included in the study. EEG imaging was performed on these patients, and the determination of effective EEG Channels with Artificial Neural Networks and the evaluation of data with Machine Learning were performed. In addition, categorical variables were compared between groups using the chi-square test. Results: Internet addiction was found more frequently in males, between the ages of 10-13, with normal body weight and height Z scores, in those with a low income level, and in those who use tablets. Among the IA cases, mobile phone use in the 14-18 age group was found to be significantly higher in the 10-13 age group. Using artificial neural networks and classification performance, it was determined that brain activity reflections differ in adolescence according to electrode locations. As visual findings related to sick and healthy individuals in adolescence, for the delta band, the brain dynamics of the control group have a more complex characteristic, EEG complexity in dependent adolescents differed significantly from the control group as it went towards higher bands, Brain activity of individuals with IA is significantly more complex in the Gamma and Beta bands, in the alpha band, differences between the two groups were found to be minimal. It was determined that while the brain activities of healthy individuals were more complex in the low frequency region, the brain activities of IA individuals exhibited more complex dynamics in the high frequency region. Conclusion: Noninvasive methods (EEG etc.) will play an important role in investigating the neurobiological mechanism and in the treatment of IA. Multiple imaging techniques with behavioral measures should be necessary to improve our understanding of IA. This may aid in understanding the neural mechanisms underlying inhibitory control deficits in IA and pointing out possible future interventions.
Benzer Tezler
- Adölesanların problemli internet kullanımı ve sosyal görünüş kaygısının akıllı telefon bağımlılığına etkisi
The effect of problematic internet use and social appearance anxiety on smart phone addiction of adolescents
ÖZLEM KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
HemşirelikDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİJLE AYAR
- Adolesanlarda eksojen obezitede kendini fiziksel tanımlama, sosyal destek ve internet bağımlılığının değerlendirilmesi
The evaluation of self-physical identification, social support and internet addiction in adolescents in exogen obesity
TUBA TINASTEPE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HELVACI
- İstanbul ili Esenler ilçesinde bir aile sağlığı birimine kayıtlı adölesanlarda internet bağımlılığı ve obezite arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ZİYA KÖSEOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜZİN ZEREN ÖZTÜRK
- Lise ögrencilerinde internet bağımlılığının aleksitimi ve otonomi ile ilişkisi
The relationship between internet addiction and alexithymia, autonomy of high school students
İREM KIRICI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
PsikiyatriMersin ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİYE TOROS
PROF. DR. CAFERİ TAYYAR ŞAŞMAZ
- Obez ve aşırı kilolu ergenlerde patolojik internet kullanımının değerlendirilmesi ve kontrol grubu ergenler ile karşılaştırılması
Evaluation of pathological internet use in obese and overweight adolescents and comparison with control group
CEVAT YILDIRIM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN DAĞ