Nöropsikiyatrik hastalıkların tanısına destek amacıyla multimodal nörogörüntüleme verilerinin makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak işlenmesi
Processing of multimodal neuroimaging data using machine learning algorithms to support diagnosis of neuropsychiatric diseases
Yazar: CAN SOYLU
Danışman: PROF. DR. TAMER DEMİRALP
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Fizyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Fizyoloji = Physiology

Özet:
Bu araştırma, Alzheimer hastalığının (AH) erken tanı ve teşhisine yardım etmek  amacıyla hastalığının gelişimi ile ilişkilendirilen görüntüleme biyobelirteçlerinin  makine öğrenimi (MÖ) algoritmaları kullanılarak belirlenmesini hedeflemektedir.  Çalışmada kullanılan T1-sekanslı manyetik rezonans görüntüleri ve nöropsikolojik  değerlendirme skorları Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi (ADNI) veri  tabanından alınmış ve sadece hastalara ait başlangıç klinik tanısında değişim olup  olmadığı dikkate alınmıştır. 
AH gelişim evrelerine göre klinik tanısı ilerleyici olan 186 hasta ve ilerleyici olmayan 235 hastaya ait ikili sınıflandırmayı gözetimli öğrenme ile eğitmek için görüntüleme  biyobelirteçlerinin hacimleri kullanılmıştır. Bu hacimler Destrieux ve Desikan-Killiany  Atlas parselasyonları ve otomatik subkortikal segmentasyon, hippokampal alt alan,  talamus ve amigdala çekirdek segmentasyonlarının FreeSurfer 7.2.0 görüntüleme analiz  programı kullanılarak işlenmesi ile elde edilmiştir. 
Biyobelirteç seçimi için Lasso Regresyonu, Ekstrem Gradyan Arttırma ve PyCaret 3.0  algoritmaları Shapley önem sıralaması ile kullanılmıştır. Seçilen biyobelirteçler Lojistik  Regresyon, Destek Vektör Sınıflandırıcısı, Rastgele Orman, Naif Bayes, k-En Yakın  Komşuluk, Karar Ağaçları, Sinir Ağları ve Ekstra Ağaçlar modelleri ile eğitilmiştir. 
Kognitif değişkenler çeşitli NPT skorları ile istatistiki olarak incelenmiştir. 
AH ilerleme kestirimi açısından Lasso Regresyonu biyobelirteç seçimi sonuçları destek  vektör makinesi modeli ile 0.88 doğruluk ortaya koymuştur. Buna göre Desikan Killiany Atlasından çeşitli frontal ve temporal alanlar ile sol akkümbens alan ve ayrıntılı  segmentasyon analizlerinden sol hippokampüste fisür, CA1 başı ve kuyruk; sağda  presubikulum gövdesi ve fimbria; sol talamusta ise medial genikulat ve lateral posterior ile sağda ventral anterior ve pulvinar çekirdekler, ayrıca sol amigdalada santral çekirdek AH ilerlemesi ile ilişkili biyobelirteçler olarak belirlenmiştir. Bulgular Aβ, Tau ve  nörodejenerasyon patolojilerinin etkilediği bölgeler ile örtüşmekte olup, kullanılan  yöntem sayesinde henüz bellek şikâyetleri gün yüzüne çıkmamış yaşlı bireylerin ileride  AH'ye yakalanma risklerinin kestirilmesi ile ilgili yardımcı bilgiler ortaya çıkarılmıştır. İleriki araştırmalarda, bu bulguların genellenebilirliğini doğrulamak için daha büyük  hasta grupları, çeşitli nörogörüntüleme teknikleri ve farklı modellerin entegrasyonu  üzerinde durulması önerilmektedir. 
Anahtar Kelimeler: Alzheimer Hastalığı, Yapısal Manyetik Rezonans Görüntüleme,  ADNI, Makine Öğrenimi, Öznitelik Seçimi

Abstract:
This research aims to identify imaging biomarkers associated with the development of  Alzheimer's disease (AD) using machine learning (ML) algorithms to aid in the early  detection and diagnosis of the disease. The T1-sequence magnetic resonance images  and neuropsychological assessment scores used in the study were obtained from the  Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database and only the change in  the initial clinical diagnosis of the patients was considered. 
The volumes of imaging biomarkers were used to train the supervised learning binary  classification of 186 patients with progressive clinical diagnosis and 235 patients with  non-progressive clinical diagnosis according to the stages of AD development. These  volumes were obtained by processing Destrieux and Desikan-Killiany Atlas  parcellations and automatic subcortical segmentation, hippocampal subfield, thalamus  and amygdala nucleus segmentations using FreeSurfer 7.2.0 imaging analysis software.  
For biomarker selection, Lasso Regression, Extreme Gradient Boosting and PyCaret 3.0  algorithms were used with Shapley importance ranking. The selected biomarkers were  trained with Logistic Regression, Support Vector Classifier, Random Forest, Naive  Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Trees, Neural Networks and Extra Trees  models. Cognitive variables were statistically analyzed with various NPT scores. 
In terms of AH progression prediction, Lasso Regression biomarker selection results  showed an accuracy of 0.88 with the support vector machine model. Accordingly,  various frontal and temporal areas from the Desikan-Killiany Atlas and the left  accumbens area and detailed segmentation analyses identified the fissure, CA1 head and  tail in the left hippocampus; presubiculum body and fimbria on the right; medial  geniculate and lateral posterior in the left thalamus, ventral anterior and pulvinar nuclei  on the right, and central nucleus in the left amygdala as biomarkers associated with AD  progression. The findings overlap with the regions affected by Aβ, Tau and  neurodegeneration pathologies, and the methodology used provides helpful information  for predicting the risk of developing AD in elderly individuals whose memory  complaints have not yet come to light. Future research is recommended to focus on  larger patient groups, various neuroimaging techniques and integration of different  models to confirm the generalizability of these findings. 
Key Words: Alzheimer's Disease, Structural Magnetic Resonance Imaging, ADNI,  Machine Learning, Feature Selection