Akademik Veri Yönetim Sistemi
1. Nörogörüntüleme Kongresi, Ankara, Türkiye, 7 - 09 Eylül 2023, ss.1
Beyin araştırmalarında sıklıkla başvurulan analiz yöntemlerinden birisi işlevsel bağlantısallık ve ardından çizge kuramı metrikleriyle analizidir.
Amaç: Bu çalışmada fNIRS ile ölçülen beyin hemodinamiklerinden, nöropsikiyatri alanında kullanılabilecek bir biyobelirteç bulunması amaçlanmaktadır.
Gereç ve Yöntem: Stroop deneyi esnasında fNIRS ile 60 denekten (13 sağlıklı, 21 obsesif kumpulsif ve 26 şizforeni hastası) alınan verilerden önce işlevsel bağlantısallık matrisleri oluşturuldu. Sonra bu matrisler PCA ile temizlendi. Geriye kalan matrislerden farklı eşik değerlerine göre global verimlilik değerleri hesaplandı. Bu değerlerin istatistiksel karşılaştırmaları sonucu en iyi global verimlilik değerlerini veren PCA bileşen sayısı ve eşik değerleri bulundu.
Bulgular: Global verimlilik değerleri sağlıklı denekler için 0.5604±0.0285, OKB hastaları için 0.5909±0.0412 ve şizofreni hastaları için 0.6122±0.0361 (p=0.000475) olarak bulundu. Sağlıklılar ile hastalar iki grup olarak ayrıldığında fNIRS'tan bu yöntemle edilen biyobelirteçin ayrımcılığında duyarlılık %63. özgüllük %92.3, AROC %79 ve doğruluk %70 bulunurken, bu değerler, hastaların davranışsal verileriyle (Doğruluk/Tepki Süresi) çarpıldığında sırasıyla %100, %89.4, %97.1 ve %91.7 olarak hesaplandı.
Sonuç: Sonuçlar psikiyatrik vakaların sağlıklılar gibi performans gösteremeye çalışmak için daha çok beyin bölgesini devreye almaları gerektirdiği gösterdi. Bu durumda hasta beyinlerden elde edilen global verimlilik değerleri aynı büyüklükteki bir rastgele şebekenin verimliliğine yaklaşmakta ve küçük dünya özelliğinden uzaklaşmış olduklarını gösterdi. Bu yöntemle fNIRS verilerinden elde edilen biyobelirteç, güvenilir bir şekilde nöropsikiyatride kullanılabilecek istatistiki doğruluğa sahip olacak bir adaydır.
One of the most frequently used analysis methods in brain research is functional connectivity and then graph theory metrics and analysis.
Objective: In this study, we aimed to find a biomarker from brain hemodynamics measured by fNIRS that can be used in the field of neuropsychiatry.
Materials and Methods: During the Stroop experiment, functional connectivity matrices from FNIRS measurements were created from 60 subjects (13 healthy, 21 obsessive kumpulsive and 26 schizforeni patients). Then these matrices were cleaned with PCA. Global efficiency values were calculated according to different threshold values from the cleaned matrices. Statistical comparisons of these values resulted in the number of PCA components and threshold values that gave the best global efficiency values.
Results: Global efficiency values were 0.5604±0.0285 for healthy subjects, 0.5909±0.0412 for OCD patients and 0.6122±0.0361 (p=0.000475) for schizophrenia patients. When healthy people and patients were divided into two groups, the sensitivity was 63%, specificity was 92.3%, AROC was 79% and accuracy was 70% for the biomarker discrimination obtained from fNIRS by this method, while these values were calculated as 100%, 89.4%, 97.1% and 91.7% when multiplied by the behavioral data (Accuracy/Response Time) of the patients, respectively.
Conclusion: The results showed that psychiatric cases required more brain regions to be engaged to try to perform like healthy people. In this case, global efficiency values from patient brains showed that they were approaching the efficiency of a random network of the same size and moving away from the small-world feature. The biomarker obtained from the fNIRS data by this method is a candidate that will have statistical accuracy that can be reliably used in neuropsychiatry.