Erkek şizofreni hastalarında beyin nöral mekanizmasının fonksiyonel bağlantısallık analizi ile incelenmesi
Investigation of the brain neural mechanism in male patients with schizophrenia by functional connectivity analysis
Yazar: EBRU AKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE GENGEÇ BENLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Dinlenme = Rest ; Görüntüleme = Imaging ; Rezonans = Resonance ; Sınıflandırma = Classification ; Şizofreni = Schizophrenia

Özet:
Dinlenme hali fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (dh-fMRG), şizofreni gibi nöropsikiyatrik hastalıklarda risk oluşturan beyin yapısı ve işlevinin özelliklerini analiz etmede yüksek potansiyele sahiptir. Bu tez çalışması literatürde daha önce sadece erkek şizofreni bireylerin yer aldığı dh-fMRG çalışmasına araştırmamıza göre rastlanılmamış olması ve şizofreni de erkek prevalansının kadınlara göre daha yüksek olması gibi gerekçelerle sadece erkek popülasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada dh-fMRG verileri, açık erişimli UCLA ve COBRE veri seti olmak üzere iki ayrı veri setinden sağlanmıştır. Çalışmaya yaş aralığı genel olarak 22-50 olan UCLA veri setinden 60 erkek (33 şizofreni hastası+27 sağlıklı), COBRE veri setinden ise 57 (27 şizofreni hastası+30 sağlıklı) erkek denek dahil edilmiştir.
dh-fMRG verilerinin ön işlemesinden sonra, erkek şizofreni hastalarında değişen beyin bağlantılarını belirlemek için fonksiyonel MR görüntü analizinde en yaygın kullanılan tohum tabanlı analiz ve bağımsız bileşen analizi yöntemleri kullanılmıştır. Ardından bağımsız bileşen analizi sonucunda anlamlı farklılıklar çıkan bağımsız bileşenlerin zaman serileri kullanılarak çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarında sınıflandırma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında hem tohum tabanlı analiz hem de bağımsız bileşen analizi sonucu elde edilen farklar erkek şizofreni hastalarının beyin bağlantısallığı açıklamada, bu konudaki literatür ve klinik bilgilere destek olabilecek oldukça önemli sonuçlar ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler: Dinlenme hali fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, Erkek şizofreni hastaları, Fonksiyonel bağlantısallık, Sınıflandırma

Abstract:
Resting state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has high potential to analyze the features of brain structure and function that pose a risk in neuropsychiatric diseases such as schizophrenia. This thesis study was carried out with only male population, due to the fact that rs-fMRI study, which included only male schizophrenia individuals, was not encountered in the literature compared to our research, and the prevalence of schizophrenia in males is higher than in females. In this study, rs-fMRI data were obtained from two separate datasets, open access UCLA and COBRE datasets. The study included 60 males (33 patient with schizophrenia+27 healthy) from the UCLA dataset, with a general age range of 22-50 years, and 57 (27 patient with schizophrenia +30 healthy) male subjects from the COBRE dataset.
After preprocessing the rs-fMRI data, the most commonly used seed-based analysis and independent component analysis methods in functional MR image analysis were used to identify altered brain connectivity in male schizophrenia patients. Then, classification was made in various machine learning algorithms by using the time series of independent components with significant differences as a result of independent component analysis. In this thesis study, the differences obtained as a result of both seed-based analysis and independent component analysis reveal very important results that can support the literature and clinical information on this subject in explaining the brain connectivity of male schizophrenia patients.

Keywords: Resting state functional magnetic resonance imaging, Male schizophrenia patients, Functional connectivity, Classification