Epilepsi tespiti için MRG ve EEG verilerinin ilişkilendirilmesi
MRI and EEG data correlation for epilepsy detection
Yazar: CANSEL FIÇICI
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR ; PROF. DR. OSMAN EROĞUL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Epilepsi = Epilepsy ; Görüntü analizi = Image analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans spektroskopi = Magnetic resonance spectroscopy

Özet:
Temporal lob epilepsisi (TLE) hastalarının beyin bölgelerindeki morfolojik anormallikler ve hacim kayıpları manyetik rezonans görüntülemede (MRG) fark edilemeyecek kadar belirsiz olabilmektedir. Elektroensefalografi (EEG) kayıtlarından nöbet başlangıcının ve odağının gözle ayırt edilmesinin güç olduğu durumlarda epilepsi teşhisi hekimden hekime değişebilmektedir. Ayrıca MRG ve EEG verilerinin incelenmesi uzun zaman almakta, epilepsi teşhisi ve tedavisinin gecikmesine yol açmaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, TLE hastalarının MRG ve EEG verilerini ilişkilendirerek epilepsi tespiti yapmada hekime yardımcı bir tıbbi karar destek sistemi sunulmuştur. EEG kayıtlarından otomatik TLE hastası, nöbet ve epileptik odak tespiti yapılmıştır. MR görüntülerindeki hipokampüslerin asimetrisinden yararlanarak ve voksel tabanlı morfometri (VTM) analizi ile temporal ve limbik lobtaki gri madde azalması tespiti yapılarak epileptik odak tahmini yapılmıştır. Son olarak MRG ve EEG verileri karar ağacı ile ilişkilendirilerek epileptik odak tespiti yapılmıştır. Çalışma veri setinde 27 TLE hastasının EEG kayıtları, 15 TLE hastasının ise hem EEG hem de MRG verileri bulunmaktadır. EEG verilerinden epileptik epok sınıflandırmada güçlendirilmiş karar ağacı yöntemiyle %97.6, TLE hastası sınıflandırmada k-en yakın komşu yöntemiyle %96.2, epileptik odak tespitinde %96.1 başarı elde edilmiştir. Hekimin EEG'den yaptığı epilepsi lateralizasyonuyla MR görüntülerindeki hipokampüs asimetrisi kullanılarak yapılan epileptik odak tespiti %78.6 oranında, VTM analiziyle yapılan epileptik odak tespiti ise %91.7 oranında örtüşmektedir. MRG ve EEG verilerinin ilişkilendirilmesiyle yapılan epileptik odak tespitiyle hekimin EEG'den yaptığı lateralizasyon ise %100 örtüşmektedir. Sonuç olarak, MR görüntülerinden epilepsi bulgusu tespit etmede, MRG ve EEG'den yapılan epilepsi lateralizasyonu örtüşme oranında hekime göre iyileşme sağlanmıştır. Böylece epilepsi teşhisi, tedavisi ve ameliyat planlamalarında hekime yardımcı bir tıbbi karar destek sistemi elde edilmiştir.

Abstract:
Morphological abnormalities and volume losses in brain regions of temporal lobe epilepsy (TLE) patients may be too subtle to be noticed on magnetic resonance imaging (MRI). The detection of the epileptic focus may vary from expert to expert in cases where it is difficult to distinguish the seizure onset and focus from electroencephalography (EEG). Furthermore, the examination of EEG and MRI data takes a long time, causing delay in the diagnosis and treatment of epilepsy. Therefore, in this thesis, a medical decision support system is presented to assist experts in detecting epilepsy by correlating MRI and EEG data of TLE patients. Automatic TLE patient, seizure and epileptic focus detection were realized from EEG recordings. Epileptic focus estimation was realized by using the asymmetry of the hippocampus in MR images and by detecting gray matter reduction in the temporal and limbic lobes by voxel-based morphometry (VBM) analysis. Finally, the epileptic focus was determined by correlating the MRI and EEG data by using decision tree. The study dataset includes EEG recordings of 27 TLE patients, and both EEG and MRI data of 15 TLE patients. From the EEG data, 97.6% accuracy was achieved by using boosted trees method for epileptic epoch classification, 96.2% accuracy was achieved by using k-nearest neighbor method for TLE patient classification, and 96.1% accuracy was achieved for epileptic focus detection. Epilepsy lateralization realized by the expert from EEG and epileptic focus detection performed by using the hippocampus asymmetry in MR images were overlapped at a rate of 78.6%, while epileptic focus detection performed by the VBM analysis were overlapped at a rate of 91.7%. The estimation of epileptic focus by the MRI and EEG data correlation algorithm and the lateralization realized by the expert from the EEG are overlapped at a rate of 100%. As a result, an improvement was achieved in detecting findings of epilepsy from MR images, and in the overlap rate of epilepsy lateralization from MRI and EEG, according to the expert. Thus, a medical decision support system has been obtained to assist the expert in the diagnosis, treatment and surgical planning of epilepsy.