Otizm spektrum bozukluğu olan çocuk ve ergenlerde beyin manyetik rezonans görüntülerinin radiomiks analizi ile değerlendirilmesi
Evaluation of brain magnetic resonance images in children and adolescents with autism spectrum disorder using radiomics analysis
- Tez No: 1020377
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE METİN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Psikiyatri, Psychiatry
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, manyetik rezonans görüntüleme, otizm spektrum bozukluğu, radiomik, tekstür analizi, Machine learning, Magnetic resonance imaging, Autism spectrum disorder, Radiomics, Texture analysis
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuk ve Ergenlerde Beyin Manyetik Rezonans Görüntülerinin Radiomiks Analizi ile Değerlendirilmesi Amaç: Bu çalışmada, otizm spektrum bozukluğu (OSB) tanılı çocuklarda rutin klinik uygulamada kullanılan T2 sıvı baskılamalı ters toparlanım (T2-FLAIR) manyetik rezonans görüntülerinden elde edilen radiomik özelliklerin OSB ve sağlıklı kontroller arasında farklılık gösterip göstermediğinin, bu farklılıkların anatomik dağılımının, klinik değişkenlerle ilişkisinin ve makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırma potansiyelinin değerlendirilmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Retrospektif ve tek merkezli bu çalışmaya, 1,5 Tesla aksiyel iki boyutlu T2-FLAIR görüntüsü bulunan 54 OSB olgusu ile yaş ve cinsiyet açısından eşleştirilmiş 54 sağlıklı kontrol dahil edildi. Süperior temporal girus, inferior frontal girus, prekuneus, kaudat nükleus ve lentiform nükleus bilateral olarak segment edildi. Şekil ve hacim özellikleri dışlanarak toplam 940 first-order ve tekstür temelli radiomik özellik elde edildi. Gruplar Mann-Whitney U testi ve Benjamini-Hochberg yanlış keşif oranı düzeltmesi ile karşılaştırıldı. Klinik değişkenlerle ilişkiler Spearman korelasyon analiziyle değerlendirildi. Çok aşamalı özellik seçimi (varyans filtresi, korelasyon filtresi ve LASSO) sonrasında oluşturulan radiomik imzanın sınıflandırma performansı Lojistik Regresyon, Random Forest, Destek Vektör Makineleri ve Gradient Boosting algoritmaları ile değerlendirildi. Bulgular: OSB ve sağlıklı kontrol grupları arasında yanlış keşif oranı düzeltmesi sonrasında 270 radiomik özellikte anlamlı grup farkı saptandı. Anlamlı özellikler ağırlıklı olarak superior temporal girus, inferior frontal girus ve prekuneusta yoğunlaşırken, kortikal bölgelerde anlamlı özellik oranı subkortikal bölgelere göre daha yüksek bulundu. Radiomik farklılıklar büyük ölçüde ikinci dereceden tekstür özelliklerinden kaynaklandı. Otizm Davranış Kontrol Listesi puanları ile radiomik özellikler arasında anlamlı ilişki saptanmadı. Çok aşamalı özellik seçimi sonucunda prekuneus ve inferior frontal girustan elde edilen beş özellikli kompakt bir radiomik imza oluşturuldu. Random Forest modeli en dengeli sınıflandırma performansını gösterdi. Sonuç: Çalışmamız, rutin klinik T2-FLAIR görüntülerinden elde edilen radiomik özelliklerin OSB'ye özgü ayırt edici doku örüntülerini ortaya koyabildiğini ve sınırlı sayıda özellikten oluşan kompakt bir radiomik imzanın makine öğrenmesi algoritmalarıyla başarılı sınıflandırma sağlayabildiğini göstermektedir. Bulguların klinik kullanıma aktarılabilmesi için daha büyük, çok merkezli ve bağımsız dış doğrulama içeren çalışmalara gereksinim vardır.
Özet (Çeviri)
Evaluation of Brain Magnetic Resonance Images in Children and Adolescents With Autism Spectrum Disorder Using Radiomics Analysis Objective: This study aimed to evaluate whether radiomic features extracted from routine clinical T2 fluid-attenuated inversion recovery (T2-FLAIR) magnetic resonance images differ between children with autism spectrum disorder (ASD) and healthy controls, to investigate the anatomical distribution of these differences and their associations with clinical variables, and to assess their classification potential using machine learning methods. Materials and Methods: This retrospective, single-center study included 54 children with ASD and 54 age- and sex-matched healthy controls who underwent 1.5-T axial two-dimensional T2-FLAIR magnetic resonance imaging. The superior temporal gyrus, inferior frontal gyrus, precuneus, caudate nucleus, and lentiform nucleus were bilaterally segmented. A total of 940 first-order and texture-based radiomic features were extracted after excluding shape and volume features. Group comparisons were performed using the Mann-Whitney U test with Benjamini-Hochberg false discovery rate correction. Associations between radiomic features and clinical variables were evaluated using Spearman correlation analysis. Following a multistep feature selection process (variance filtering, correlation filtering, and LASSO), the classification performance of the resulting radiomic signature was evaluated using Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, and Gradient Boosting algorithms. Results: After false discovery rate correction, significant group differences were identified in 270 radiomic features between the ASD and healthy control groups. Significant features were predominantly concentrated in the superior temporal gyrus, inferior frontal gyrus, and precuneus, with a higher proportion of significant features in cortical than in subcortical regions. Radiomic differences were largely driven by second-order texture features. No significant associations were found between radiomic features and Autism Behavior Checklist scores. Multistep feature selection yielded a compact five-feature radiomic signature derived from the precuneus and inferior frontal gyrus. The Random Forest model demonstrated the most balanced classification performance. Conclusion: Our findings demonstrate that radiomic features extracted from routine clinical T2-FLAIR images can identify ASD-specific discriminative tissue patterns and that a compact radiomic signature composed of a limited number of features can achieve successful classification using machine learning algorithms. Larger multicenter studies with independent external validation are required before these findings can be translated into clinical practice.
Benzer Tezler
- Yaygın gelişimsel bozukluğu (Otizm spektrumu) olan çocuklarda klinik ve elektroensefalografi bulguları.
Başlık çevirisi yok
SEMİH AYTA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEFKURE ERAKSOY
- Bilgi verici danışmanlığın otistik çocuğu olan anne-babaların kaygı düzeylerine etkisi
Başlık çevirisi yok
NESLİHAN AKSAZ KULOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
PsikolojiAnkara ÜniversitesiEğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YILDIZ KUZGUN
- Erken bebeklik otizmi olgularının etyolojik tanısında EEG ve BBT'nin önemi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMA TANRIÖVER
- Espasa bağlı hareket ve dinamik biçim ilişkilerinde bir yöntem önerisi
Başlık çevirisi yok
HAKAN KAMIŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ANLAĞAN
- Bir grup otistik çocukta sosyodemografik özellikler ve organik etyolojinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
ESİN ÖZATALAY