Disleksi ve yazım kusurlu olan çocukların okuma sırasında beyin aktivitelerinin fonksiyonel MR ile incelenmesi
Examination of brain activities during reading with functional MRI of children with dyslexia and written defects
Yazar: GİZEM RÜVEYDA SAĞIR
Danışman: PROF. DR. SEMRA İÇER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Beyin aktivasyon deneyleri = Brain activation experiments ; Disgrafi = Disgraphy ; Disleksi = Dyslexia ; Görüntüleme = Imaging ; MR =   ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rezonans = Resonance

Özet:
Okuma ve yazma bozukluğu olarak bilinen gelişimsel disleksi, dünyada en yaygın öğrenme güçlüğüdür. Nörogelişimsel bozulmalar sonucu ortaya çıkan bu öğrenme güçlüğü, göreve dayalı fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) yöntemi ile kişiler, okuma ve yazma görevlerini yaparlarken beyinlerinde ne gibi farklılıkların olduğu araştırılır. Gelişimsel disleksinin bir alt türü olan gelişimsel disgrafi ise yazı yazmada zorlanmalar ve bozulmalar ile karakterizedir.  Bu çalışmada, OpenfMRI'dan alınan veri setinde, Almanca konuşan çocuklardan disleksili 20, disgrafili 16 ve kontrol grubundan 22 katılımcı bulunmaktadır. fMRG görevi, normal kelime ve sözde eş sesli kelimeleri sesli bir şekilde okumadır. Çalışmada yapılan analizler, görevler sırasında tüm beyinde oluşan fonksiyonel aktivasyon analizi, göreve bağlı fonksiyonel bağlantısallığın ölçülmesi olan psikofizyolojik etkileşim (PPI) analizi, ilgi alanı analizi (ROI) ve bağımsız bileşen (ICA) analizidir. Ek olarak, makine öğrenmesi ile de sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan analizlerin sonucunda disleksi ve disgrafinin birbirleriyle ve kontrol grubuyla farklılık gösterdiği bulunmuştur. Makine öğrenmesi sınıflandırmasında destek vektör makineleri ile en yüksek doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu çalışma, dislekside literatürde çalışma sayısı oldukça az olan PPI analizi, göreve dayalı veriler ile ICA analizi ve fMRG ile makine öğrenmesi yöntemleriyle yapılmasından ve disleksi ile disgrafinin beraber değerlendirildiği çalışma sayısının az olmasından dolayı literatüre önemli derecede katkıda bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Gelişimsel disleksi, Gelişimsel Disgrafi, Göreve Dayalı Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme, Fonksiyonel Bağlantı, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Developmental dyslexia, known as a reading and writing disorder, is the most common learning disability in the world. With this learning disability, which occurs as a result of neurodevelopmental impairments, with the task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) method, it is investigated what differences occur in the brains of people while they are performing reading and writing tasks. Developmental dysgraphia, a subtype of developmental dyslexia, is characterized by difficulties and impairments in writing. In this study, the data set from OpenfMRI included 20 German-speaking children with dyslexia, 16 with dysgraphia, and 22 participants from the control group. The fMRI task is to read aloud normal words and pseudo-homophones. Analyzes made in the study are functional activation analysis in the whole brain during tasks, psychophysiological interaction analysis, which is the measurement of task-related functional connectivity, region of interest (ROI) analysis and independent component analysis (ICA). In addition, classification was made with machine learning. As a result of the analysis, it was found that dyslexia and dysgraphia differed from each other to the control group. The highest accuracy rate was obtained with support vector machines in machine learning classification. This study contributed significantly to the literature due to PPI analysis, task-based ICA analysis and machine learning methods with fMRI, which have very few studies in the literature on dyslexia, and due to the small number of studies evaluating dyslexia and dysgraphia together.

Keywords: Developmental Dyslexia, Developmental Dysgraphia, Task-Based Functional Magnetic Resonance Imaging, Functional Connectivity, Machine Learning