Nörodejeneratif hastalıklarda segmentasyon yöntemi ile hedef bölge tutulumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of target region involvement in neurodegenerative diseases VİA segmentation
Yazar: ECE AKYOL
Danışman: DOÇ. DR. NURİ KARABAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Nörodejeneratif hastalıklar = Neurodegenerative diseases ; Radyografi = Radiography ; Radyoloji = Radiology ; Zeka testleri = Intelligence tests ; Ölçekler = Scales

Özet:
Giriş ve Amaç: Dünya popülasyonundaki yaşlanma ile birlikte nörodejeneratif hastalıkların yarattığı iş gücü kaybı ve sağlık sistemine getirdiği yük giderek önem kazanmaktadır. Bu nedenle doğru ve erken tanı konulması; hastalığın sebep olduğu bilişsel yıkımın ön görülmesi ve anatomik olarak da takip edilmesi, mümkün olduğunda uygun tedaviler ile yavaşlatılması hem birey bazında hem de toplum bazında avantaj sağlayacaktır. Çalışmamızın amacı; nörodejeneratif hastalık tanısı olan bireylerde, takip görüntülemeler ile, hedef bölgelerde tutuluma bağlı nöron kaybının ve doğal sonucu olan atrofinin, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) sekansları üzerinden segmentasyon yöntemi ile hacimsel veri hesaplanarak gösterilmesi ve yapay zeka (YZ) uygulamalarının bu amaca yönelik sağlayacağı katkıların değerlendirilmesidir.
Gereç ve Yöntem: Ocak 2019 ve Aralık 2020 tarihleri arasında nörodejeneratif hastalık tanısı ile MRG inceleme elde olunmuş, takip görüntüleri bulunan, 45-95 yaş aralığındaki 29 kadın 28 erkek toplam 57 hastanın üç boyutlu, turbo spin eko T1 ağırlıklı (3D T1A TSE) görüntüleri önce radyolojik olarak değerlendirilmiş ve çekim esnasındaki yaşlarına göre atrofi oranları görsel olarak puanlanmış; devamında ise tam otonom atlas bazlı segmentasyon programı ile hacimsel bilgi elde edilerek, takip görüntülemelerde hedef bölgelerde hesaplanan hacimsel kayıp görsel puanlar ile persentil temelinde karşılaştırılmıştır. Olguların demografik özellikleri, mini mental test (MMSE) skorları ve etiyolojileri geriye dönük değerlendirilmiştir.
11
Bulgular: Etiyolojilerine göre gruplanmış hastaların hacim verilerine yönelik değerlendirmede, Alzheimer hastalarında tüm beyin hacminin ve temporal lob hacimlerinin hem ilk başvuru hem de son başvuruda daha düşük olduğu görülmüştür. Ayrıca Alzheimer hastalarında yıllık beyin atrofi hızı hafifçe yüksek ölçülmüştür. Oksipital lob hacimlerine yönelik değerlendirmede ise Parkinson hastalarında ilk ve son başvuru hacimlerinde görece kayıp dikkat çekmektedir. Ancak temporal lob ve oksipital lob için tanımlanan sayısal farklılıklar hasta sayısının azlığı nedeniyle anlamlı istatistiksel farklılıklar olarak yansımamıştır. Diğer beyin bölgelerinde başvuru hacimlerinde veya yıllık atrofi hızında belirgin farklılık izlenmemiştir.
Radyolojik olarak tanımlanan atrofi oranlarına yönelik yapılan gruplamalar ile yaşa göre hesaplanan persentil eğrilerinin karşılaştırılmasında ise kappa analizinde orta derecede uyum izlenmiştir. Ağır atrofi izlenen veya radyolojik olarak normal sınırlarda kabul edilen beyin bölgelerinde uyum oranları %80 üzerine çıkarken, veriler arasında uyumsuzluğun en çok 25-50 persentil arasında (hafif atrofi) izlendiği görülmüştür.
Sonuç: Nörodejeneratif hastalık tutulumlarının değerlendirilmesinde segmentasyon yöntemleri ile sağlanan hacimsel veriler, tanı sürecine katkıda bulunabilir. Ancak segmentasyon yöntemlerinin hedefe yönelik seçimi, detaylı analize olanak sağlayan daha gelişmiş yazılımların varlığı ve geniş hasta gruplarında yapılan takip görüntülemelerin değerlendirilmesi, yapay zeka destekli tanının daha yaygın ve daha isabetli kullanımını sağlayacaktır.
Anahtar Kelimeler: MRG, Nörodejeneratif Hastalıklar, Segmentasyon, YZ

Abstract:
Introduction and aim: The loss of work power caused by neurodegenerative diseases and the burden on the health system deserve attention with the aging world population. Therefore, early and accurate diagnosis, to foresee mental destruction by diseases and to follow up at subsequent imaging at anatomical base, to slow down progression with medical treatment are gaining importance for both individual and society. Our aim is detecting the neuronal loss and its natural consequence atrophy at involved regions in brain in neurodegenerative diseases via volumetric calculations based on MRI segmentation and to determine and evaluate role of AI at diagnosis.
Material and Method: 57 patients age between 45 and 95 years old (29 women, 28 men) who had obtained MRI examination with a diagnosis of neurodegenerative disease between January 2019 and December 2020 with 3D T1A TSE follow-up images were included to study. All images were assessed and visually scored atrophy rates for relevant age. Then, volumetric information was obtained with the fully autonomous atlas-based segmentation program and volumetric loss calculated in the target regions was compared with the scores given to follow up images. Demographic characteristics, MMSE scores and etiology of the cases were evaluated retrospectively.
Results: In the evaluation of the volume data of the patients grouped according to their etiology, it was observed that the whole brain volume and temporal lobe volumes were lower in both first and last application in Alzheimer's patients. In addition, the annual rate of brain atrophy was slightly higher in Alzheimer's patients. In the evaluation of occipital lobe volumes, relative volume loss in the first and last application volumes draws attention in Parkinson's patients. However, the numerical differences defined for the temporal lobe and occipital lobe were not reflected as significant statistical differences due to the small number of patients. No significant differences were observed in reference volumes or annual atrophy rate in other brain regions.
13
In comparison of the groupings made for radiologically defined atrophy rates and percentile curves calculated according to age, a moderate level of agreement was observed in kappa analysis. While the compliance rates in brain regions with severe atrophy or accepted as radiologically normal ranges above 80%, it was observed that the most inconsistency set among the data between the 25th and 50th percentile.
Conclusion: In the evaluation of neurodegenerative disease involvement, volumetric data provided by segmentation methods may contribute to the diagnostic process. However, the targeted selection of segmentation methods, the availability of more advanced software that allows detailed analysis, and the evaluation of follow-up imaging in large patient groups will provide a more widespread and more accurate use of AI-supported diagnosis
Key words: AI, MRI, Neurodegenerative Diseases, Segmentation