Pediatrik epilepside beyin bölgelerinin çok yönlü bir çalışması: anatomik, radyolojik ve makine öğrenimi yaklaşımları
Cukurova Medical Journal, cilt.51, sa.1, ss.1-14, 2026 (ESCI, TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 51 Sayı: 1
- Basım Tarihi: 2026
- Doi Numarası: 10.17826/cumj.1718730
- Dergi Adı: Cukurova Medical Journal
- Derginin Tarandığı İndeksler: Emerging Sources Citation Index (ESCI), Directory of Open Access Journals, TR DİZİN (ULAKBİM), Academic Search Ultimate (EBSCO)
- Sayfa Sayıları: ss.1-14
- Çukurova Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Amaç: Bu çalışma, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak pediatrik epilepsi hastaları ile nörolojik sekeli olmayan yaşları uyumlu sağlıklı kontrol grubu arasındaki beyin bölgelerindeki anatomik ve radyolojik olarak varolabilecek farklılıkları araştırmayı amaçlar. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada herhangi bir nörolojik sekeli bulunmayan 78 sağlıklı çocuk (ortalama yaş: 7,25 ± 4,25 yıl) ve 101 epilepsi tanısı almış çocuk hasta (ortalama yaş: 6,91 ± 4,34 yıl) kapsamlı anatomik ve radyolojik değerlendirmeler yapılmıştır. Manyetik Rezonans Görüntüleme, corpus amygdaloideum, hippocampus, insula, thalamus, nucleus caudatus, beynin en geniş alanı ve corpus callosum hacimlerini ölçmek için kullanıldı. Bulgular: Bu hacimsel ölçümler sağlıklı çocuklarda epilepsi teşhisi konmuş olanlara kıyasla daha yüksekti. Özellikle, corpus amygdaloideum, insula ve corpus callosum hacimlerindeki farklılıklar epilepsi ve kontrol grupları arasında istatistiksel olarak anlamlıydı. Sağlıklı kontrollere kıyasla epilepsili çocuklarda hippocampus, corpus callosum, thalamus ve genel kortikal yüzey dahil olmak üzere önemli beyin bölgelerinin hacimlerinde önemli azalmalar olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç: Özenle seçilmiş özelliklerle birleştirilen makine öğrenimi yöntemleri, epilepsinin otomatik olarak tespit edilmesinde olağanüstü doğruluk ve güvenilirlik göstererek, klinik teşhisi geliştirme ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerini kolaylaştırma konusundaki önemli potansiyellerin altını çizmiştir.
Purpose: This study aims to investigate the anatomical and radiological differences in brain regions between pediatric epilepsy patients and age-matched healthy controls without neurological sequelae, by machine learning techniques. Materials and Methods: This study comprised 78 neurologically healthy children (mean age: 7.25±4.25 years) and 101 pediatric patients diagnosed with epilepsy (mean age: 6.91±4.34 years), all of whom underwent comprehensive anatomical and radiological evaluation. Magnetic Resonance Imaging was used to measure the volumes of the amygdaloid complex, hippocampus, insula, thalamus, caudate nucleus, the largest area of the brain, and the corpus callosum. Results: These volumetric measurements were generally higher in healthy children compared to those with epilepsy. Notably, the differences in the volumes of the amygdaloid complex, insula, and corpus callosum were statistically significant between the epilepsy and control groups. Significant reductions in the volumes of key brain regions including the hippocampus, corpus callosum, thalamus, and overall cortical surface in children with epilepsy compared to healthy controls. Conclusion: This study may contribute Machine learning methods combined with carefully selected features have demonstrated exceptional accuracy and reliability in the automatic detection of epilepsy, underscoring their significant potential to enhance clinical diagnostics and facilitate personalized treatment strategies.