Yüksek frekans osilasyonların (HFO) epileptojenik alanda biyomarker olarak kullanımı
The use of high frequency oscillations (HFO) as biomarkers in epileptogenic zone
Yazar: PELİN SARI TEKTEN
Danışman: PROF. DR. FIRAT KAÇAR
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Epilepsi nöbet şeklinde kendini gösteren ve tekrarlayan nörolojik bir hastalıktır. Hastalık, beyinde bazı nöronların anormal aktivitesi sonucu ortaya çıkar. Epilepsi çocukluk çağında veya yetişkinlikte her yaşta görülebilen ve herkeste farklı semptomlar gösterebilen bir hastalıktır. Epilepsi nöbetleri genellikle kas spazmı, bilinç kaybı ve bayılma şeklinde görülür. Dolayısıyla insanların günlük yaşamlarını, yapabileceği aktiviteleri etkileyebilir. Epilepsi ömür boyu devam edebilir, ancak uygun tedavi ve ilaçlarla nöbetler kontrol altına alınabilir ve kişi normal yaşantısını sürdürebilir. Bazı hastalarda hastanın durumu uygun ise cerrahi yönteme başvurulur. Epilepsi cerrahisi ciddi bir işlemdir, bu nedenle hastalar çok dikkatli değerlendirilir. Hastanın cerrahi işleme uygunluğunu belirlemek amacıyla nörolog ve beyin cerrahlarının birlikte çalıştığı multidisipliner bir ekip tarafından değerlendirme yapılır. Epilepsi cerrahisi ile nöbet odaklarının yerine ve durumuna bağlı olarak farklı prosedürler uygulanır ve nöbetlerin azalması amaçlanır. Bu çalışmada nöbetlerden önce bir belirteç olabilecek olan yüksek frekans osilasyonlarının varlığı araştırılmıştır. Elektroensefalogram verisi; nöbet öncesi, nöbet sırası ve nöbet sonrası olarak üç ayrı sınıfa ayrılmış, sinyal işleme teknikleri kullanılarak öznitelikleri çıkartılmış, çıkarılan bu istatistiksel ve yapısal özniteliklere göre sınıflandırması yapılmıştır. Ayrıca her bir sınıf için önemli olduğu düşünülen 14 kanal belirlenmiş ve bu kanallara göre sınıflandırma çalışması yapılmıştır. HFO varlıkları belirlendikten sonra, HFO tabanlı özniteliklere göre de sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma amacıyla Bayes, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Çok Katlı Algılayıcı, Rastgele Orman Sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarında rastgele orman sınıflandırıcısı ile istatistiksel ve yapısal öznitelikler için %83, HFO tabanlı öznitelikler için %77,43 ve kanallar için %77,97 doğruluk oranları elde edilmiştir.

Abstract:
: Epilepsy is a neurological disorder characterized by seizures that present themselves in a recurring pattern. The disease arises from abnormal activity in certain neurons in the brain. Epilepsy can be observed at any age, whether in childhood or adulthood, and presents with varying symptoms in different individuals. Seizures in epilepsy are commonly observed as muscle spasms, loss of consciousness, and fainting. Consequently, these can impact people's daily lives and their ability to engage in activities. Epilepsy can persist throughout life; however, with proper treatment and medications, seizures can be controlled, allowing individuals to lead a normal life. In some cases where suitable, surgery may be considered for the patient. Epilepsy surgery is a serious procedure, and therefore, patients are carefully evaluated. A multidisciplinary team comprising neurologists and neurosurgeons collaborates to assess the patient's suitability for the surgical procedure. In epilepsy surgery, different procedures are applied based on the location and condition of seizure foci with the aim of reducing seizures. This study investigated the presence of high-frequency oscillations that could potentially serve as a precursor to seizures. The Electroencephalography (EEG) data has been categorized into three distinct classes: pre-seizure, moment of seizure, and post-seizure. Features were extracted using signal processing techniques, and classification was performed based on these derived statistical and structural features. Additionally, 14 channels deemed important for each class were identified, and a classification study was conducted based on these channels. Following the determination of High-Frequency Oscillation (HFO) presence, a classification process was carried out based on HFO-based features. For classification purposes, Bayesian, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Multilayer Perceptron, and Random Forest Classifiers were utilized. In the classification results, the Random Forest Classifier achieved an accuracy rate of 83% for statistical and structural features, 77.43% for HFO-based features, and 77.97% for channels.