Hafif kognitif bozukluk hastalarında volümetrik manyetik rezonans görüntüleme bulgularının boylamsal olarak incelenmesi ve derin öğrenme
Longitudinal analysis of volumetric magnetic resonance imaging findings and deep learning in patients with mild cognitive impairment
Yazar: BERRİN ÇAVUŞOĞLU
Danışman: PROF. DR. EMEL ADA
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Medikal Fizik Ana Bilim Dalı / Medikal Fizik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Alzheimer hastalığı (AH) ilerleyici nörodejeneratif bir hastalıktır. Hastaların erken teşhis edilmesi ve önleyici tedbirlerin alınması önemlidir. Hafif kognitif bozukluk (HKB), AH için bir risk faktörüdür ve HKB hastalarındaki spesifik beyin atrofisi modellerinin aydınlatılması gerekmektedir. Ayrıca HKB'li kişileri doğru bir şekilde sınıflandırabilecek bilgisayar destekli bir sistemin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, subkortikal yapılardaki boylamsal atrofi paternini tanımlamak ve yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRG) kullanarak HKB'yi sağlıklı kontrollerden ayırmak için bir derin öğrenme modeli geliştirmektir.
Bir buçuk yıl arayla yapısal MRG taraması yapılan 47 HKB hastası ve 40 sağlıklı kontrol çalışmaya alındı. Subkortikal derin gri cevher yapılarının hacimlerini elde etmek için FSL-FIRST algoritması kullanıldı. Derin öğrenme amacıyla 97 HKB ve 119 kontrolün MR görüntüleri çalışmaya dahil edildi. HKB ve kontrolleri sınıflandırmak için önceden eğitilmiş bir evrişimli sinir ağı mimarisi olan VGG-19 kullanıldı. VGG-19'a ince ayar yapılarak görüntüleri sınıflandırmak için transfer öğrenme kullanıldı. Önerilen yöntem, sınıflandırma için segmente edilmiş subkortikal yapılardan oluşan önceden işlenmiş görüntüler üzerinde eğitildi ve test edildi.
Sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında başlangıçta HKB hipokampus ve amigdalada subkortikal atrofi gözlendi. Takip MR incelemesi sonucunda hipokampus ve amigdalanın yanı sıra talamus ve akumbens çekirdekte de anlamlı atrofi gözlendi. İki grup arasında atrofi oranları karşılaştırıldığında putamende farklılık saptandı. Sınıflandırma sonuçları HKB ve kontrollerin ayırt edilmesinde önerdiğimiz yöntemin %83'e varan bir doğruluğa sahip olduğunu gösterdi.
Hipokampus, akumbens çekirdek, talamus ve putamen HKB için ek tanısal bilgi sağlayabilir. Önerilen mimarimiz küçük veri kümeleri üzerinde eğitilse bile segmente görüntülerin sınıflandırılmasında %83'e varan doğruluk göstererek umut verici sonuçlar göstermiştir. Sonuçlarımız, önerdiğimiz derin öğrenme yönteminin HKB'nin değerlendirilmesine yönelik klinik uygulamalar için umut verici olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease. It is important for early detection of patients to take preventative measures. Mild cognitive impairment (MCI) is a risk factor for AD and specific patterns of brain atrophy in patients with MCI need to be enlightened. In addition, A computer-aided system that can accurately classify people with MCI needs to be developed. The objective of this study is to describe the longitudinal atrophy pattern in subcortical structures and to develop a deep learning model to distinguish MCI from healthy controls by using structural magnetic resonance imaging (MRI). 
Forty-seven patients with MCI and 40 healthy controls with structural MRI scans with an interval of 1.5 years were studied. The FSL-FIRST algorithm was used to obtain volumes of subcortical deep gray matter structures. MRI images of 97 MCI and 119 controls were included in the study for deep learning.  VGG-19, a pre-trained convolutional neural network architecture, was used to classify MCI and controls. VGG-19 was fine-tuned and transfer learning was used to classify the images. The proposed method was trained and tested on preprocessed images consisting of segmented subcortical structures for classification.
Mild cognitive impairment demonstrated subcortical atrophies in the hippocampus and amygdala compared with healthy controls at baseline. As a result of follow-up MRI analysis, significant atrophies were observed in the thalamus and nucleus accumbens in addition to the hippocampus and amygdala.  When the atrophy rates were compared, a difference was found in the putamen between the two groups. The classification results demonstrated that our proposed method achieves an accuracy of up to 83% for MCI versus controls.
The hippocampus, nucleus accumbens, thalamus, and putamen may provide additional diagnostic information for MCI. Our proposed architecture showed promising results even if the model is trained on small datasets by giving an accuracy of up to 83% in classifying segmented images. Our results demonstrate that our proposed deep learning method is promising for clinical applications for evaluating MCI.