Klasik ve modern veri kaynakları ile insan beyninin kortikal tabakalarının yapay zeka ile tanınması
Automated delineation of human cortical layers in classical and modern cytoarchitectonic data
Yazar: UĞUR DİNÇ
Danışman: PROF. DR. ALEV BOBUŞ ÖRS
Mersin Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Giriş: Bu çalışmanın başlıca amacı; sitoarkitektur perspektifiyle ilk kez 1900'lerin başında oluşturulmuş olan kortikal katmanların sınırlarının objektif olarak tanımlanmasını sağlamak ve bu katmanların net olarak tanımlanması için kullanılan nicel verileri açığa çıkarmaktır. Klasik ve modern nicel verileri kullanarak, insan korteksinin karmaşık ve çok boyutlu doğasına uygun bir hassasiyet ve doğruluk düzeyinde sonuçlar üretmek hedeflendi.
Yöntemler: İki farklı kaynaktan (von Economo ve Koskinas atlası ve E-Brains veri seti) histolojik cortex cerebri kesitleri girdi olarak kullanıldı. Temel resim işleme adımlarının ardından hücre gövdeleri yapay zeka ile tespit edildi. Hücre gövdelerinin literatürde sitoarkitektur olarak geçen büyüklük, birim alandaki sayısal yoğunluk gibi özellikleri hesaplandı. Elde edilen sonuçlara göre kortikal katman sınırlarını tespit etmek için kesikli vektörel analiz metotları kullanıldı. Elde edilen sonuçlar beyin fonksiyonalitesi ve manuel işaretlemeler ile kıyaslanırken istatistiksel metotlar kullanıldı.
Bulgular: Her iki veri seti için esas olarak granüler ve piramidal denk gelmek üzere yüzeyelden derine art arda gelecek şekilde klasik kortikal katman tanımları ile uyumlu olacak şekilde (Dice skorları von Economo ve Koskinas için 0.31-0.54, E-Brains için 0.63-0.74) bulundu. E-Brains veri seti için granüler kortikal katman yoğunluğununun görsel cortex cerebri alanlarında diğer alanlara göre istatistiki olarak anlamlı şekilde daha yüksek iken motor alanlarda daha düşük olduğu bulundu.
Sonuç: Bulguların literatürdeki uzman değerlendirmesi ile işaretlenmiş çalışmalar ile ve kendi içinde tutarlı olduğu görüldü. Kortikal katmanların hesaplamalı metotlar ile otomatik tespit edilmesi sinirbilim alanındaki araştırmalar ve nöropatolojideki klinik uygulamalar için yeni bir yaklaşım sunabilir.

Abstract:
Introduction: The primary objective of this study is to provide an objective delineation of the cortical layer boundaries, first established in the early 1900s from a cytoarchitectural perspective, and to uncover the quantitative data used to clearly define these layers. By utilizing both classical and modern quantitative data, the study aimed to generate results with a level of precision and accuracy consistent with the complex and multidimensional nature of the human cortex.
Methods: Histological sections of the cortex cerebri from two distinct sources (the von Economo and Koskinas atlas and the E-Brains dataset) served as input. Following fundamental image processing steps, cell bodies were detected using artificial intelligence. Parameters such as size and numerical density of cell bodies, commonly referred to as cytoarchitecture in the literature, were computed. Discrete vector calculus methods were employed to identify cortical layer boundaries based on the obtained results. Statistical methods were employed for comparison of the results with brain functionality and manual annotations.
Results: Primarily conforming to classical cortical layer definitions, with granular and pyramidal layers predominantly appearing superficially to deeper, results were found to be in alignment with established criteria (Dice scores ranging from 0.31 to 0.54 for von Economo and Koskinas, and 0.63 to 0.74 for E-Brains). In the E-Brains dataset, statistically significant differences were observed in the density of granular cortical layers, being higher in visual cortex cerebri areas compared to other regions, and alt sınır in motor areas.
Conclusion: The findings were found to be consistent both with expert evaluations in the literature and internally within the study. Automated detection of cortical layers through computational methods may present a novel approach for research in neuroscience and clinical applications in neuropathology.