Araştırma Makalesi

YAPISAL BEYİN MR GÖRÜNTÜLERİNDEN EPİLEPSİ HASTALIĞININ TANISINA YÖNELİK YENİ BİR YÖNTEM

Cilt: 28 Sayı: 4 3 Aralık 2025
PDF İndir
TR EN

YAPISAL BEYİN MR GÖRÜNTÜLERİNDEN EPİLEPSİ HASTALIĞININ TANISINA YÖNELİK YENİ BİR YÖNTEM

Öz

Epilepsi, doğru tanı için hassas klinik değerlendirme gerektiren kronik bir nörolojik bozukluktur. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), epilepsi ile ilişkili beyin yapısındaki değişiklikleri belirlemede önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, yapısal beyin MRG verileri kullanılarak epilepsi tanısı için yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. İlk olarak, 75 epilepsi hastası ve 121 sağlıklı kontrolden oluşan toplam 196 katılımcıyı içeren özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti temel alınarak, beyin bölgelerindeki hacimsel farklılıklar analiz edilerek ayırt edici özellikler belirlenmiştir. Özellik setini iyileştirmek için Mann-Whitney U testi ve Kolmogorov-Smirnov Z testi gibi istatistiksel seçim yöntemleri uygulanmıştır. Bu süreç sonucunda, başlangıçtaki 50 özelliğin 37’si sınıflandırma için en anlamlı olanlar olarak seçilmiştir. Son aşamada, bu özellikler k-en yakın komşu, destek vektör makineleri, çok katmanlı algılayıcı ve rastgele orman gibi çeşitli makine öğrenmesi sınıflandırıcıları ile değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, destek vektör makinesinin en iyi performansı elde ettiğini göstermiştir; %95,45 kesinlik, %84 duyarlılık, %89,36 F1-skoru ve %92,34 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Mevcut güncel yöntemlerle karşılaştırıldığında, önerilen yaklaşım son derece rekabetçi bir performans sergilemekte ve epilepsi tanısında etkili bir araç olma potansiyelini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abu Alfeilat, H., Hassanat, A., Lasassmeh, O., Tarawneh, A., Alhasanat, M., Eyal Salman, H., & Prasath, S. (2019). Effects of distance measure choice on k nearest neighbor classifier performance: A review. Big Data, 7, doi:10.1089/big.2018.0175.
  2. Adanır, S. S. (2020). Epilepsili Çocuklarda Beyin Hacminin Manyetik Rezonans Görüntüleri Üzerinde Stereolojik Yöntemle Değerlendirilmesi. Journal of the Turkish Epilepsi Society. https://doi.org/10.14744/epilepsi.2020.63644.
  3. Alabed, T., & Servi, S. (2025). Multilayer analysis of nicotine-induced gene expression alterations in breast cancer cells using clustering and supervised learning methods. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(3), 1558–1573. doi:10.17780/ksujes.1730962
  4. Ashburner, J. (2009). Computational anatomy with the SPM software. Magnetic Resonance Imaging, 27(8), 1163–1174. doi:10.1016/j.mri.2009.01.006.
  5. Barnes, J., Boyes, R., Lewis, E., Schott, J., Frost, C., Scahill, R., & Fox, N. (2007). Automatic calculation of hippocampal atrophy rates using a hippocampal template and the boundary shift integral. Neurobiology of Aging, 28(11), 1657–1663. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2006.07.008.
  6. Beheshti, I., Sone, D., Maikusa, N., Kimura, Y., Shigemoto, Y., Sato, N., & Matsuda, H. (2021). Accurate lateralization and classification of MRI negative 18F FDG PET positive temporal lobe epilepsy using double inversion recovery and machine learning. Computers in Biology and Medicine, 137, 104805.
  7. Behrens, M. I., Núñez, J. C., Larraín, C., Castillo, R., Cornejo, L., Romero, V., … Stieltjes, B. (2008). P1 317: Diffusion tensor imaging in frontotemporal lobar degeneration. Alzheimer’s & Dementia, 4(4, Suppl.). doi:10.1016/j.jalz.2008.05.908.
  8. Bernasconi, N., Duchesne, S., Janke, A., Lerch, J., Collins, D. L., & Bernasconi, A. (2004). Whole brain voxel based statistical analysis of gray matter and white matter in temporal lobe epilepsy. NeuroImage, 23(2), 717–723.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Takviyeli Öğrenme

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Aralık 2025

Gönderilme Tarihi

12 Eylül 2025

Kabul Tarihi

21 Ekim 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 28 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Arslan, H., Bölükbaş, O., & Uğuz, H. (2025). A NEW METHOD FOR DIAGNOSING EPILEPSY DISEASE FROM STRUCTURAL BRAIN MR IMAGES. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(4), 2124-2138. https://doi.org/10.17780/ksujes.1782641