Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda bilişsel fonksiyonların elektroensefalografi, uyarılmış potansiyel ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of cognitive functions of children with attention deficiency and hyperactivity disorder via electroencephalography, evoked potentials and functional near-infrared spectroscopy
Yazar: MİRAY ALTINKAYNAK
Danışman: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) artan prevalansı ve getirdiği negatif sonuçlarla önemli bir sağlık sorunu haline gelmiştir. Günümüzde DEHB teşhisi klinisyenler tarafından DSM-V kriterlerine ve anket tabanlı çeşitli testlerin sonucuna göre subjektif bir yaklaşımla konulmakta olup tanıyı destekleyecek spesifik bir test bulunmamaktadır. Subjektif semptomlara bağlı tanısal kriterlerin nörobiyolojik ölçümlerle desteklenmesi son derece değerlidir. Tez çalışmasında makine öğrenimi ile DEHB için ayırt edici biyobelirteçler belirlenerek subjektif tanının ve tedavi cevabının nörobiyolojik ölçümlerle desteklenmesi hedeflenmiştir. Farklı beyin görüntüleme metotlarının bir araya getirilmesiyle oluşan nörogörüntülemede çoklu yaklaşımların, son dönemlerde hastalıkların teşhisin doğruluğunu artıran bir potansiyel olduğu düşünülmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada, DEBH teşhisi ve tedavisinde Elektroensefalogram (EEG) ve Fonksiyonel Yakın Kızılötesi Spektroskopisi (fNIRS) sinyallerinin ölçümlerine dayanan bir metot geliştirilmiştir.
Çalışmaya, yaşları 7-12 arasında değişen daha önce tedavi edilmemiş 31 DEHB'li ve 23 sağlıklı çocuk dahil edilmiştir. İşitsel oddball paradigması eşliğinde katılımcılardan eşzamanlı EEG ve fNIRS sinyalleri alınarak beynin elektrofizyolojik ve hemodinamik cevabı değerlendirilmiştir. EEG sinyallerinden elde edilen nonlineer beyin dinamikleri, olay ilişkili potansiyellerden elde edilen latans ve genlik bilgileri ve fNIRS sinyallerinden elde edilen prefrontal korteks hemodinamik cevapları değerlendirilerek gruplar arası farklılıklar araştırılmıştır. DEHB grubunda kontrol grubuna göre daha düşük karmaşıklık değerleri, daha düşük sağ prefrontal bölge oksijenlenmesi, uzayan P300 latansı ve daha düşük P300 genliği gözlenmiştir. Farklı modalitelerden elde edilen ölçümler bir araya getirilerek çeşitli sınıflandırıcılara giriş olarak verilmiş ve iki grubun başarıyla ayrılması sağlanmıştır. Makine öğrenme algoritmaları yalnız EEG ve EEG/fNIRS hibrit sistemin özellikleri kullanılarak ayrı ayrı değerlendirilmiş ve çok ölçümlü yaklaşımın sınıflandırma başarısını artırdığı görülmüştür. DEHB grubunda EEG/fNIRS kayıtları 3 aylık uzun süreli metilfenidat (OROS-MPH) tedavisinden sonra yeniden alınarak tedavi etkinliği objektif bir şekilde değerlendirilmiş, tedavi yanıtını tahmin edecek özellikler araştırılmıştır. Yapılan analizler tedavinin hemodinamik ve elektrofizyolojik ölçümlerde anlamlı bir etki gösterdiğini ortaya koymuştur. Davranışsal analiz sonuçları incelendiğinde (reaksiyon süresi, görev hataları vb.), DEHB'li grupla kontrol grubu arasında anlamlı farklılıklar gözlenirken tedavi sonrası DEHB'li grubun reaksiyon sürelerinin anlamlı bir şekilde kısaldığı gözlenmiştir. Klinik değerlendirmede kullanılan Conners değerleri ile güçlü bir negatif korelasyon gösteren oksihemoglobin konsantrasyon değişimlerinin tedavi cevabını tahmin etmede kullanılacak önemli bir parametre olabileceği görülmüştür. 
Sonuç olarak bu tez çalışmasında, EEG ve fNIRS modalitelerinin birbirlerini tamamlayıcı nitelikte olduğu gösterilmiş ve bu modalitelerin bir arada kullanımın DEHB teşhisi ve tedavi yanıtının belirlenmesinde başarılı ve güvenilir sonuçlar verdiği ilk kez ortaya konulmuştur. Uygulanan metotla objektif bir yaklaşımla elde edilen özelliklerin, bozukluğun teşhisinde ve tedavi düzenlemesinde hekimlere yardımcı olabileceği ön görülmektedir. 

Anahtar Kelimeler: Dikkat eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu, Elektroensefalografi, Olay İlişkili Potansiyeller, Fonksiyonel Yakın Kızılötesi Spektroskopisi, Makine Öğrenmesi, Tedavi Cevabı

Abstract:
Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) has become an important health problem with its increasing prevalence and negative consequences. ADHD is currently diagnosed subjectively by clinicians via survey-based evaluation of some tests and DSM-V criteria and there is no specific test to support the diagnosis. It is extremely valuable to support diagnostic criteria which are based on subjective symptoms with neurobiological measurements. This study was aimed to support the subjective diagnosis and treatment response with neurobiological measurements by determining distinctive biomarkers for ADHD with machine learning methods. Recently multimodal neuroimaging which combine signals from different brain modalities have started to be considered as a potential to improve the accuracy of diagnosis. In this study, a method based on measurements of Electroencephalogram (EEG) and Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) signals was developed for the diagnosis and treatment response of ADHD. 
31 pre-medicated ADHD children and 23 healthy children were included in the study. Electrophysiological and hemodynamic response of the brain was evaluated by simultaneous EEG and fNIRS measurements during an auditory oddball paradigm. Nonlinear brain dynamics obtained from EEG, latency and amplitude values of P300 component obtained from event related potentials and frontal cortex hemodynamic responses calculated from fNIRS were evaluated to assess differences between groups. Lower complexity values, reduced right prefrontal activation, prolonged P3 latency and reduced P3 amplitude values were observed in ADHD children. The measurements obtained from different modalities were combined and given as input variables to various classifiers and then two groups were classified successfully. The machine learning methods were introduced for EEG signals alone and for combination of fNIRS and EEG signals. Multimodal approach improved the accuracy of diagnosis. EEG/fNIRS recordings were repeated 3 months after extended-release MPH (OROS-MPH) administration for ADHD group to evaluate treatment efficacy objectively and investigate robust treatment predictors. Analyses revealed significant effects of medication across electrophysiological and hemodynamic measurements. When the behavioral analysis results were examined (reaction time, task errors, etc.), it was observed that while there were significant differences between control group and ADHD group, the reaction times of ADHD group were significantly reduced after treatment. It has been observed that oxyhemoglobin concentration changes, which show a strong negative correlation with Conners used in clinical evaluation, can be an important potential treatment predictor.
As a conclusion, in this study, it has been shown that EEG and fNIRS modalities complement each other, and it was observed that the use of EEG/fNIRS modalities for the diagnosis and treatment response of ADHD yielded more successful and reliable results. Results suggest that, it might help clinicians to evaluate objective and non-invasive cognitive outcomes to diagnose ADHD and evaluate the effects of treatment.

Keywords: Attention Deficit Hyperactivity Disorder, Electroencephalography, Event Related Potentials, Functional Near-Infrared Spectroscopy, Machine Learning, Treatment Response