1. Ulusal Beyin Görüntüleme Analizleri Kongresi

1891 yılında patolog Hans Chiari tarafından tanımlanan Chiari malformasyonu (CM), anatomik bir posterior fossa anomalisidir. Öncelikle Hans Chiari, daha sonra Julius Arnold’un isimleriyle anılan bu kompleks anomalinin temel özelliği, posterior fossada yer alan serebellar tonsillerin ve/veya beyin sapı elemanlarının foramen magnum yoluyla üst servikal kanal içerisine uzanmasıdır.

Hans Chiari’nin orijinal tarihsel tanımlamasında, hidrosefali sonrası serebellar yapıların uzanımı temel alınarak hastalık dört farklı alt tipte; Tip 1, Tip 2, Tip 3 ve Tip 4 olarak sınıflandırılmıştır. 1999 ve 2004 yıllarında Iskandar ve Tubbs tarafından tanımlanan Tip 0, Tip 1.5, Tip 3.5 ve kompleks formlar ise güncel klinik sınıflandırmalarda kullanılmaya başlanmıştır.

Beyin görüntülemelerinde 1937 ve 1939 yıllarından itibaren Chamberlain, McGregor ve McRae hatları gibi X-ışını temelli ölçüm yaklaşımları radyolojik değerlendirmelerde kullanılmıştır. Günümüzde manyetik rezonans görüntüleme, bilgisayarlı tomografi ve volümetrik beyin görüntüleme testleri güncel tanısal yöntemler arasında yer almaktadır. Özellikle MRG ile posterior fossanın volümetrik niceliksel analizleri, küçük posterior fossanın saptanmasında önemli bir biyobelirteç olarak değerlendirilmektedir.

Modern beyin görüntüleme yöntemleri, primer ve nüks Chiari malformasyonlarının doğru tanımlanmasına büyük katkı sağlamıştır. Bu teknolojik gelişmeler, hastalığın tanısında doğruluğu artırırken cerrahi tedavide mortalite ve morbidite oranlarının azaltılmasına da olumlu katkılar sunmuştur.

1891 yılında otopsi ile tanı konulan bu kompleks anomalinin günümüzde klinik bilgiler ve güncel radyolojik teknolojilerle değerlendirilmesi; alt tiplerin doğru tanımlanmasına, tanı ve ayırıcı tanıya, ayrıca cerrahi tedavide minimal invaziv yaklaşımların gelişimine katkı sağlamaktadır.

Elektronörofizyolojik görüntüleme, dokuların anatomik resmini sunmak yerine hücresel düzeydeki fonksiyonel hareketliliği haritalandırır. EEG, kortikal postsinaptik potansiyelleri yüksek zamansal çözünürlükle kaydederek epilepsi odaklarının tespiti, uyku analizleri, enfeksiyon/tümör takibi ve beyin ölümünün yasal kanıtlanmasında kullanılır.

EMG, periferik sinir sistemi hastalıklarında altın standart tanısal yöntemlerden biridir. ALS/SMA gibi ön boynuz hastalıkları, radikülopati, CIDP, karpal tünel sendromu, Myastenia Gravis ve miyopatilerin fizyolojik analizini sağlar. Küçük lif nöropatisinde rutin EMG’nin normal olabileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

Nöromodülasyon, sinir sistemi işlevlerinin uyaranlarla değiştirilmesi işlemidir. Başarısı; homeostatik sinaptik plastisite, uyarılabilirlik dengesi ve yapısal yeniden şekillenme gibi nöroplastisite mekanizmalarına bağlıdır. TMS, tES ve TUS gibi non-invaziv yöntemlerin optimizasyonunda kafatası kalınlığı, atrofi, anlık beyin durumu, katılımcı seçimi ve sham uygulamalara bağlı körleme sorunları önemli metodolojik engeller oluşturmaktadır. Dirençli olgularda DBS, VNS ve SCS gibi invaziv cerrahi sistemler tercih edilebilmektedir.

2035 vizyonunda, herkese uyan tek beden yaklaşımının terk edilerek kişiselleştirilmiş ağ odaklı tedavilere geçilmesi öngörülmektedir. EMG’nin beyin-bilgisayar arayüzlerinde ve kapalı döngü sistemlerde gerçek zamanlı adaptif geri bildirim biyobelirteci olması beklenmektedir. Akışkan verilerin yorumlanmasında derin öğrenme algoritmaları devreye girecek; ancak bu gelişmeler cihazların hacklenme riski, nöro-geliştirme kaynaklı sosyal eşitsizlikler ve regülasyon/maliyet yönetimi gibi biyoetik sorunları da beraberinde getirecektir.

Beyin tümörlerinin tanısal değerlendirmesi, derecelendirilmesi, ayırıcı tanısı ve tedavi sonrası izleminde manyetik rezonans görüntüleme merkezi bir role sahiptir. Konvansiyonel MR sekansları lezyonun anatomik yerleşimini, kontrastlanma paternini, perifokal ödemi, nekrozu, hemorajiyi ve kitle etkisini ortaya koyarken; difüzyon ağırlıklı görüntüleme ve ADC haritaları tümör hücreselliği, doku viskozitesi ve sitotoksik ödem hakkında bilgi sağlar. SWI/GRE sekansları ise mikrokanama, kalsifikasyon ve duyarlılık etkilerinin saptanmasında tanısal katkı sunar. Ancak beyin tümörlerinde morfolojik görünüm her zaman biyolojik davranışı yansıtmaz; özellikle yüksek dereceli glial tümörlerde, tedavi sonrası değişikliklerde ve tümör benzeri lezyonlarda ileri MR tekniklerine ihtiyaç duyulur.

Perfüzyon MR görüntüleme, tümör mikrovaskülaritesini ve anjiyogenez düzeyini değerlendirmeye olanak tanıyan kritik bir ileri görüntüleme yöntemidir. Dinamik duyarlılık kontrastlı perfüzyon tekniğinden elde edilen rölatif serebral kan hacmi, glial tümörlerin derecelendirilmesinde, aktif tümör dokusunun belirlenmesinde ve rekürrensin tedaviye bağlı değişikliklerden ayrılmasında temel parametrelerden biridir. Artmış rCBV değerleri neovaskülarizasyon, yüksek dereceli gliom ve tümör rekürrensi lehine güçlü bir bulgu iken; düşük ya da normal rCBV değerleri düşük dereceli tümör, radyasyon nekrozu veya psödoprogresyon olasılığını destekler. Bununla birlikte rCBV eşikleri mutlak değildir; manyetik alan gücü, çekim protokolü, kontrast uygulama şeması, sızıntı düzeltmesi ve post-processing yöntemlerinden etkilenebilir. Bu nedenle perfüzyon bulguları klinik tablo, kontrastlanma morfolojisi, difüzyon/ADC özellikleri, MR spektroskopi ve gerektiğinde PET bulguları ile birlikte yorumlanmalıdır.

Glial tümörlerde güncel DSÖ sınıflaması moleküler belirteçleri merkeze alırken, nöroradyoloji de IDH mutasyonu, 1p/19q durumu ve T2/FLAIR mismatch bulgusu gibi radyogenomik ipuçlarıyla tanısal sürece katkı sağlar. Tedavi sonrası dönemde psödoprogresyon, radyasyon nekrozu ve rekürrens benzer kontrastlanma paternleri oluşturabildiğinden tanısal ikilem yaratır. Antianjiyojenik tedavi sonrası kontrastlanma ve ödemde azalma, kan-beyin bariyerindeki düzelmeye bağlı psödoyanıtı temsil edebilir ve gerçek tümör yükünde azalma anlamına gelmeyebilir. RANO 2.0 kriterleri; ölçülebilir lezyon tanımı, kontrastlanan ve kontrastlanmayan tümör komponentlerinin izlenmesi, tam yanıt, parsiyel yanıt, stabil hastalık ve progresyon ayrımı için standartlaştırılmış bir çerçeve sunar. Sonuç olarak, perfüzyon MR konvansiyonel görüntülemenin sınırlılıklarını aşarak tümör biyolojisinin anlaşılmasına, tedavi yanıtının doğru değerlendirilmesine ve hasta yönetiminin optimize edilmesine doğrudan katkı sağlar.

Yapay zeka, sağlık bilimleri ve özellikle tıbbi görüntüleme alanında tanı, sınıflandırma, karar destek ve araştırma süreçlerini dönüştüren temel teknolojilerden biri haline gelmiştir. Turing’in hesaplanabilirlik yaklaşımından günümüzün üretken yapay zeka modellerine uzanan süreçte; perceptron, geri yayılım, evrişimsel sinir ağları ve uzun kısa süreli bellek ağları gibi yöntemler, sağlık verilerinin analizinde önemli aşamalar oluşturmuştur. 2012 yılında AlexNet ile ivme kazanan derin öğrenme dönemi; ImageNet ölçekli veri kümeleri, GAN modelleri ve Transformer mimarileriyle birlikte tıbbi görüntüleme, radyoloji ve beyin görüntüleme çalışmalarına yeni olanaklar sunmuştur.

Günümüzde büyük dil modelleri, bağlam ve prompt mühendisliği yaklaşımları ile ajan tabanlı iş akışları; klinik karar destek sistemlerinden rapor üretimine, literatür taramasından çoklu veri kaynaklarının birlikte yorumlanmasına kadar geniş bir kullanım alanı bulmaktadır. Çoklu ajan sistemleri radyoloji raporları, laboratuvar sonuçları ve görüntüleme bulgularını eş zamanlı olarak değerlendirebilirken; federatif öğrenme, hassas sağlık verilerinin kurumlar arasında doğrudan paylaşılmasına gerek kalmadan modellerin ortak biçimde geliştirilmesine imkan tanımaktadır. Bununla birlikte insan denetimli yapay zeka yaklaşımları, etik ve hukuki sorumluluğun korunmasında kritik bir kontrol katmanı olarak önem kazanmaktadır.

Bu fırsatlara karşın halüsinasyon, yanlılık, dalkavukluk eğilimi, bilişsel yankı odaları, veri mahremiyeti sorunları ve açıklanabilirlik eksikliği gibi zafiyetler ciddi riskler oluşturmaktadır. Geoffrey Hinton ve Yann LeCun gibi öncü araştırmacıların uyarıları da dikkate alındığında, yapay zekanın yalnızca performans odaklı değil; güvenilirlik, denetlenebilirlik ve sorumluluk ilkeleri çerçevesinde ele alınması gerekmektedir. Bu sunum, sağlık bilimleri ve beyin görüntüleme alanında yapay zekanın sunduğu fırsatları ve doğurduğu tehditleri dengeli bir perspektifle değerlendirerek, araştırmacıların istatistiksel zafiyetleri bilen, etik sorumluluk taşıyan ve hukuki sınırların farkında olan karar vericiler olarak geleceğin standartlarını şekillendirmesine katkı sunmayı amaçlamaktadır.

Geleneksel bulut tabanlı yapay zeka (AI) sistemleri, yüksek gecikme süreleri (latency), bant genişliği kısıtlamaları ve veri gizliliği riskleri nedeniyle, saniyelerin hayati önem taşıdığı acil tıbbi müdahalelerde yetersiz kalmaktadır. Bu kısıtlamaları aşmak amacıyla, verinin üretildiği yerde işlenmesini sağlayan Uç Yapay Zeka (Edge AI) ve insan beyninin çalışma prensiplerini taklit eden nöromorfik donanımlar sağlık sektöründe büyük bir paradigma değişimi yaratmaktadır.

Bu sunumda, yeni nesil AI donanımlarının klinik pratiğe ve tıbbi cihazlara entegrasyonu incelenmektedir. Olay odaklı (event-driven) çalışan Vurulu Sinir Ağları (SNN) ve nöromorfik işlemciler (örn. Intel Loihi), sadece bir sinyal geldiğinde işlem yaparak geleneksel derin öğrenme donanımlarına kıyasla enerji tüketimini %80 ila %94 oranında azaltmaktadır. Özellikle akıllı cerrahi karar destek sistemlerinde gerçek zamanlı video ve sensör verilerini işleyen nöromorfik donanımlar, kritik durumlara 50 ms'nin altında tepki vererek cerrahi komplikasyonları önlemede yüksek başarı ve sıfır güvenlik ihlali göstermiştir.

Donanım inovasyonları veri toplama süreçlerini de dönüştürmektedir. "AI için Tasarım" (Design-for-AI) yaklaşımıyla geliştirilen esnek biyosensörler, hareket gürültüsünü optimize ederek EKG ve PPG gibi hayati sinyallerin donanım üzerinde anlık ve düşük güçle analiz edilmesine olanak tanımaktadır. Ayrıca, veriler cihaz dışına çıkmadığı için Federatif Öğrenme (Federated Learning) ve uç nokta işleme mekanizmalarıyla hasta mahremiyeti donanım seviyesinde güvence altına alınmaktadır.

Sonuç olarak, nöromorfik çipler ve FPGA hızlandırıcıları gibi otonom donanım teknolojileri, yapay zekayı hekimler için hızlı, güvenli ve gerçek zamanlı dijital bir reflekse dönüştürerek geleceğin otonom tıp ve akıllı ameliyathane uygulamalarının temelini inşa etmektedir.

Nörogörüntüleme analizleri merkezi sinir sistemine ait anatomik yapıların ayrıntılı olarak incelenmesine olanak sağlayan temel tanısal araçlar arasında yer almaktadır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG), bilgisayarlı tomografi (BT) ve pozitron emisyon tomografisi (PET) gibi yöntemlerle elde edilen görüntüler; cerebrum, cerebellum, truncus encephali, ventriculi cerebri ve diğer nöroanatomik oluşumların morfometrik ve yapısal değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte görüntüleme verilerinin hacim ve karmaşıklığındaki artış, geleneksel değerlendirme yöntemlerinin sınırlılıklarını ortaya çıkarmaktadır.

Yapay zeka teknolojileri, özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları, anatomik yapıların otomatik segmentasyonu, sınıflandırılması ve kantitatif analizinde önemli avantajlar sağlamaktadır. Bu yöntemler sayesinde cortex cerebri kalınlığı, gyri cerebri, sulci cerebri, substantia alba ve substantia grisea gibi yapıların ayrıntılı değerlendirilmesi mümkün olmakta; insan gözüyle fark edilmesi güç morfolojik varyasyonlar yüksek doğrulukla belirlenebilmektedir. Ayrıca yapay zeka destekli analizler, anatomik yapıların normal varyasyonlarının ortaya konulmasına ve patolojik değişikliklerin erken dönemde saptanmasına katkı sağlamaktadır.

Gelecekte yapay zeka ile entegre nörogörüntüleme sistemlerinin yalnızca hastalık tanısında değil, aynı zamanda nöroanatomi alanındaki araştırmalarda, anatomik varyasyonların belirlenmesinde ve bireyselleştirilmiş tıp uygulamalarında önemli rol üstlenmesi beklenmektedir. Bununla birlikte veri güvenliği, etik ilkeler, algoritmaların açıklanabilirliği ve klinik doğrulama gereksinimleri gibi konuların çözülmesi gerekmektedir. Yapay zeka destekli nörogörüntüleme analizleri, anatomik yapıların objektif, hızlı ve yüksek doğrulukla değerlendirilmesini sağlayarak geleceğin nöroanatomi ve klinik tıp uygulamalarına önemli katkılar sunacaktır.

Yapay zeka tabanlı yöntemler, beyin manyetik rezonans görüntülerinin (MRG) hızlı ve doğru analizinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu sunumda, Johns Hopkins Üniversitesi tarafından geliştirilen OpenMAP-T1 platformunun ve 3D Slicer eklentisinin kullanımı ele alınmıştır. Sistem, derin öğrenme temelli U-Net mimarisi ile beyin bölgelerinin otomatik segmentasyonunu ve parselasyonunu gerçekleştirmektedir. Model eğitimi için MRICloud üzerinde oluşturulan ve tüm beyni 270 anatomik bölgeye ayıran MALF tabanlı etiketleme haritaları kullanılmıştır. U-Net mimarisi; CNet, SSNet, PNet ve HNet olmak üzere farklı ağlardan oluşmakta ve beyin yapılarının otomatik tanınmasını sağlamaktadır. Sunumda ayrıca github sitesi, OpenMAP-T1’in kurulumu, Python ve PyTorch ortamının hazırlanması, model dosyalarının yüklenmesi ve analiz sürecinin yürütülmesi açıklanmıştır. Bunun yanında ITK-SNAP ile derin öğrenme destekli otomatik segmentasyon işlemlerinin yerel bilgisayarda veya bulut tabanlı sunucular üzerinden nasıl gerçekleştirilebileceği gösterilmiştir. Bu yaklaşımlar sayesinde manuel iş yükü azalmakta, analiz süresi kısalmakta ve beyin görüntülerinden elde edilen anatomik verilerin doğruluğu artmaktadır.

Ergenlik dönemi, beynin kapsamlı yeniden yapılanmasıyla karakterize edilen ve madde maruziyeti gibi çevresel etkenlere karşı artmış duyarlılığın görüldüğü kritik bir nörogelişimsel zaman aralığıdır. Bu çalışma, ergenlik döneminde nikotin ve alkol maruziyetinin erişkin dönemde beyin fonksiyonu ve davranış üzerindeki uzun vadeli etkilerini incelemektedir. Farklı genetik arka planlara sahip ve her iki cinsiyetten fare modelleri kullanılarak gerçekleştirilen ilk çalışma, ergenlik döneminde nikotin maruziyetinin anksiyete benzeri davranışlar, nikotine verilen lokomotor yanıtlar ve dinlenim durumu fonksiyonel bağlantı (RSFC) üzerinde kalıcı, cinsiyet ve suşa bağlı değişikliklere yol açtığını göstermektedir. Dişi DBA/2J farelerde beyin genelinde RSFC’de yaygın azalmalar gözlenirken, dişi C57BL/6J farelerde striatal-hipokampal bağlantıda artış ve azalmış anksiyete benzeri davranışlar saptanmıştır.

İkinci çalışma, ergenlik dönemindeki aşırı (binge-benzeri) alkol tüketiminin erişkin dönemde prefrontal korteks bağlantılarında kalıcı ve cinsiyete göre ayrışan değişikliklere neden olduğunu ortaya koymaktadır; buna göre dişilerde fonksiyonel bağlantı azalırken, erkeklerde biliş ve motivasyonla ilişkili çoklu beyin ağlarında artış gözlenmiştir.

Bu bulgular birlikte değerlendirildiğinde, genetik arka plan, cinsiyet ve gelişimsel evrenin maddeye bağlı nörobiyolojik değişikliklere duyarlılığı nasıl şekillendirdiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, ergen beyin duyarlılığının mekanistik anlaşılmasına katkı sağlamakta ve madde kullanım bozuklukları ile nörogelişimsel patolojiler için hedefe yönelik müdahalelere ışık tutmaktadır.

Günümüz tıp teknolojisinde yapay zeka (YZ) uygulamaları, hızla bulut tabanlı merkezi mimarilerden cihaz odaklı uç (edge) sistemlere evrilmektedir. "Tıbbi Görüntülemede YZ Donanım Devrimi" başlıklı bu çalışma, sağlıkta dijital dönüşümün yazılımdan donanıma kaydığı yeni dönemi incelemektedir. Geleneksel bulut mimarilerinin yaşadığı yüksek gecikme (latency), veri güvenliği ve internet bağımlılığı gibi kritik darboğazlar; yerel olarak çalışan, enerji verimli ve düşük gecikmeli Edge AI çiplerinin (ASIC/FPGA) kullanımıyla aşılmaktadır. Özellikle nöromorfik donanımlar ve Spiking Neural Networks (SNN) mimarileri, biyolojik nöronları taklit eden olay tabanlı işleme yöntemleri sayesinde klinik karar destek sistemlerinde gerçek zamanlı yanıt kapasitesi sunmaktadır. Bu çalışma, çoklu modalite entegrasyonu (CT, PET, Ultrason) ile donanım düzeyinde optimize edilmiş hibrit görüntü füzyon teknolojilerini ve bu sistemlerin klinik pratikteki otonom tanı kapasitelerini ele almaktadır. Sonuç olarak, donanım seviyesindeki bu inovasyonlar; KVKK uyumlu, güvenilir ve yüksek mobiliteye sahip "akıllı tanı cihazları" vizyonunu destekleyerek, tıbbi görüntüleme ve intraoperatif navigasyonda hekimlere bilişsel bir üstünlük sağlamaktadır.

Tıbbi görüntüleme, modern tanı ve tedavi süreçlerinin en kritik bileşenlerinden birini oluşturmaktadır. Bu çalışmada, radyolojik teşhiste yaygın olarak kullanılan Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) yöntemlerinin temel fiziksel prensipleri, sinyal ve görüntü oluşturma mekanizmaları ile ileri düzey çok boyutlu klinik uygulamaları kapsamlı bir şekilde incelenmiştir.

MRG sürecinde, insan vücudunun yaklaşık %70'ini oluşturan su moleküllerindeki hidrojen (H) atomu çekirdekleri (protonlar) temel alınmaktadır. Kendi ekseni etrafında dönen yüklü protonlar, mikroskobik birer manyetik dipol gibi davranırlar. Hasta güçlü bir dış manyetik alana (B0) alındığında protonlar bu alan eksenine paralel veya antiparalel olarak dizilir ve paralel olanların lehine küçük bir farkla Net Manyetizasyon Vektörü (M0) meydana gelir. Radyofrekans bobinleriyle dokuya gönderilen uyarım pulslarının süresi ve genliği ayarlanarak Sapma Açısı belirlenmektedir. 90° ≤ RF ≤ 180° uyarım değerleri Spin Eko ve İnversiyon Recovery sekanslarını oluştururken, RF < 90° değerleri Gradiyent Eko sekanslarında tercih edilir. RF pulsu kesildikten sonra boylamsal gevşeme (T1 rölaksasyonu) ve enlemsel gevşeme (T2 rölaksasyonu) süreçleri başlar. T1 ağırlıklı görüntüler yüksek anatomik detay sunup sıvıları hipointens gösterirken, T2 ağırlıklı sekanslar sıvıları hiperintens göstererek patolojilerin saptanmasında üstünlük sağlar. İncelenecek kesit bölgesinin X, Y ve Z eksenlerindeki tam konumu gradiyent bobinleri tarafından doğrusal manyetik alan değişiklikleri oluşturularak belirlenir.

BT teknolojisinde dijital görüntüleme matris yapısı üzerinden gerçekleştirilir. İki boyutlu en küçük görüntü hücresi olan piksel boyutu küçüldükçe matris çözünürlüğü yükselmektedir. Pikselin kesit kalınlığı boyutuyla birleşerek oluşturduğu üç boyutlu hacim elemanına voksel adı verilir. Kenar uzunlukları eşit olan kübik vokseller izotropik, farklı olanlar ise anisotropik olarak tanımlanır ve izotropik vokseller yüksek kaliteli çok düzlemli rekonstrüksiyon imkanı sağlar. Dokuların X-ışını zayıflatma katsayıları, suyun değeri sıfır baz alınarak oluşturulan Hounsfield Skalası ile sayısallaştırılır. Kemik dokusu +1000 HU ile hiperdens, hava ise -1000 HU ile hipodens kontrast değerine sahiptir. Hedeflenen doku kontrastının optimize edilmesi amacıyla Pencere Genişliği ve Pencere Merkezi parametreleri kullanılarak pencereleme işlemi gerçekleştirilir. Statik 3D BT görüntülerine zaman ve hareket boyutunun eklenmesiyle elde edilen 4D BT solunum artefaktlarını minimize ederken; yapay zeka tabanlı hareket ve doku mekaniği modellemelerini içeren 5D BT teknolojileri zamansal sürekliliği en üst düzeye taşıyarak klinik taramalarda yerini almıştır.

Çalışmanın devamında, beyin mikroyapısal organizasyonunun ve beyaz cevher yolaklarının non-invaziv olarak haritalandırılmasını sağlayan Manyetik Rezonans Traktografi ve Difüzyon Tensör Görüntüleme teknikleri dahil edilmiştir. DTG, biyolojik dokulardaki su moleküllerinin Brownian hareketlerini ölçerek mikroyapısal bütünlük ve oryantasyon verisi sunar. Gri cevherde su difüzyonu izotropik karakter gösterirken; beyaz cevherde akson zarları ve miyelin kılıflarının yarattığı kısıtlamalar nedeniyle elipsoid formda anizotropik difüzyon gerçekleşir. Bu anizotropi, üç boyutlu ortamda 3x3 boyutlu ikinci derece bir difüzyon tensör matrisi ile modellenir. Matris üzerinden hesaplanan en büyük özdeğer ve buna karşılık gelen özvektör, voksel içindeki ana difüzyon yönünü, yani Aksiyel Difüzyonu tanımlar. Majör eigen vektörler yönsel olarak renk kodlu haritalara dönüştürülür; standart şemada sol-sağ doğrultusu kırmızı, anteroposterior yeşil ve kraniokaudal eksen mavi renk ile gösterilerek beyaz cevher lif takibi gerçekleştirilir.

Buna ek olarak, beyindeki fiziksel uyaranlar ve bilişsel süreçlere bağlı nöral aktivitelerin dolaylı ve non-invaziv ölçümünü sağlayan Fonksiyonel MR Görüntüleme metodolojisi entegre edilmiştir. fMRG, nöral aktivasyon sırasında artan enerji ihtiyacını karşılamak üzere bölgeye yönlenen kan akışındaki oksihemoglobin ve deoksihemoglobin konsantrasyon değişimlerini temel alan BOLD sinyallerini ölçer. Oksijensiz hemoglobin paramanyetik özellik göstererek çevre protonlarda manyetik alan homojenliğini bozup MR sinyalini düşürürken, oksijenli hemoglobin diamanyetiktir ve sinyal artışına yol açar. Bu dinamik vasküler süreç Hemodinamik Cevap olarak tanımlanır. fMRG çekim paradigmasında yüksek uzaysal çözünürlüklü volumetrik T1 yapısal görüntüler ile düşük çözünürlüklü dinamik T2* EPI sekansları bağdaştırılır. Görev tabanlı protokollerde Blok Dizayn veya Olay Bağımlı paradigmalar kullanılarak voksellerin zaman serilerindeki intensite değişimleri SPM, AFNI ve FSL gibi istatistiksel analiz yöntemleriyle haritalandırılır. Klinik uygulamalarda 1.5T ve 3T cihaz karşılaştırmalarında yüksek tesla değerlerinin sinyal değişim oranını artırdığı saptanmıştır. fMRG ve DTG'nin kombine kullanımı; pre-operatif süreçte motor, duyu ve konuşma merkezleri gibi kritik kortikal alanların belirlenmesinde, dil lateralizasyonunun saptanmasında ve cerrahi sınırların planlanmasında altın standart kortikal haritalamaya güçlü bir non-invaziv katkı sunmaktadır.

Nörogörüntüleme alanında yüksek çözünürlüklü anatomik atlaslar, beyin yapılarının daha hassas değerlendirilmesine ve yeni biyobelirteçlerin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Bu panelde, çok modlu yapısal bir beyin atlası olan holiAtlas’ın kullanımı ve klinik uygulamaları sunulmuştur. Atlas, farklı görüntüleme modalitelerinden elde edilen verileri bütüncül bir yaklaşımla bir araya getirerek beyin yapılarını yüksek mekansal doğrulukla tanımlamayı amaçlamaktadır. Sunumda holiAtlas’ın MATLAB ve SPM12 tabanlı iş akışları kullanılarak bireysel T1-ağırlıklı manyetik rezonans görüntülerine uyarlanması, deformasyon alanları aracılığıyla atlas eşleştirme işlemleri ve sonuçların görselleştirilmesi ayrıntılı olarak gösterilmiştir. Ayrıca 3D Slicer entegrasyonu sayesinde segmentasyon sonuçlarının üç boyutlu olarak değerlendirilmesi ve açık kaynak yazılımlar ile klinik araştırmalarda kullanılabilirliği ele alınmıştır. Atlasın özellikle thalamus çekirdekleri, hipokampal alt alanlar ve diğer küçük beyin yapılarının analizinde sağladığı avantajlar vurgulanmıştır. Sunumda volBrain ve AAL atlaslarıyla olan ilişkisi, bulut tabanlı volumetrik analiz süreçleri ve yapay zeka destekli görüntü işleme yaklaşımlarının nörodejeneratif hastalıkların erken tanısındaki potansiyeli tartışılmıştır. Sonuç olarak holiAtlas, araştırmacılara ve klinisyenlere yüksek çözünürlüklü, çok modlu ve açık kaynaklı bir nörogörüntüleme altyapısı sunarak hassas beyin haritalama ve biyobelirteç geliştirme çalışmalarına katkı sağlayan yenilikçi bir platform olarak değerlendirilmektedir.

Amaç: Alzheimer hastalığı, dünya çapında artan yaygınlığı olan önemli bir nörodejeneratif hastalıktır. Çalışmamızda Alzheimer hastalığı tanısı almış bireyler ile sağlıklı kontrol grubuna ait Manyetik Rezonans Görüntüleme verilerini kullanarak volBrain Cognitive Tree pipeline analiz sonuçlarını makine öğrenmesi algoritmaları ile değerlendirilmesi amaçlandı.

Gereç ve Yöntem: Alzheimer hastalığı tanısı almış bireyler ile sağlıklı kontrol grubuna ait manyetik rezonans görüntüleme verileri, Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi (ADNI) veri tabanından retrospektif olarak elde edildi. Çalışmaya her grupta 52-90 yaş aralığında 100 birey dahil edildi. Görüntü analizleri, volBrain yazılımının CognitiveTree modülü aracılığıyla gerçekleştirildi. Bu doğrultuda, beynin 231 farklı anatomik bölgesine ait Toplam İntrakraniyal Hacim % değerleri istatistiksel analizler ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak değerlendirildi.

Bulgular: Grup tahminine yönelik gerçekleştirilen makine öğrenmesi analizinde, %20 test verisi kullanılarak oluşturulan modeller arasında en yüksek doğruluk değeri 0,90 ile Random Forest ve Bagging Classifier algoritmalarında elde edildi. SHapley Additive exPlanations çözümleyicisine göre grup tahminine en yüksek katkı sağlayan parametrenin total ventriculus lateralis inferior (%) olduğu belirlendi.

Sonuç: Alzheimer hastalığı ve sağlıklı kontrol gruplarına ait verilerle gerçekleştirilen sınıflandırma analizleri, beyin bölgelerinin anatomik yapılarındaki etkilenme durumlarının makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerle daha hızlı ve pratik biçimde tahmin edilebildiğini göstermiştir. Ayrıca, bu yöntemlerin hastalığın güvenilir şekilde sınıflandırılmasında etkili olduğu ve farklı popülasyonlarda doğrulanarak klinik uygulamalara entegre edilmesinin tanı süreçlerine önemli katkılar sağlayabileceği düşünülmektedir.

Amaç: Parkinson hastalığı (PH), motor belirtiler ortaya çıkmadan yıllar önce koku alma duyusu kaybı (hipozmi) gibi motor olmayan semptomlarla kendini gösteren ilerleyici bir nörodejeneratif bozukluktur.

Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, beynin koku merkezlerine ait MR görüntülerinin hacimsel ölçümleri üzerinden derin öğrenme yöntemleri kullanılarak otomatik bir Parkinson teşhis modeli sunulmaktadır. Araştırma kapsamında, çeşitli yaş gruplarından kadın ve erkek toplam 40 Parkinson hastası ile 40 sağlıklı kontrol grubuna ait MR görüntüleri incelenmiştir. Bu görüntüler üzerinden 7 farklı koku bölgesi (Anterior orbital gyrus, Lateral orbital gyrus, Medial orbital gyrus, Posterior orbital gyrus, Anterior insula, Posterior insula ve Anterior cingulate gyrus) segmente edilerek toplamda 280 verilik bir hasta/sağlıklı veri seti oluşturulmuştur. Sınıflandırma aşamasında, geleneksel yapay sinir ağlarına kıyasla enerji verimliliği ve biyolojik gerçekçiliği yüksek olan üçüncü nesil nöral ağ mimarisi Spike Neural Network (SNN - Vuran Sinir Ağları) dahil olmak üzere çeşitli derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır.

Bulgular: Elde edilen bulgular, özellikle hızlı çalışma ve basit kullanım özelliklerine sahip SNN yönteminin %89'un üzerinde yüksek bir doğruluk oranına ulaştığını göstermektedir. Bu yüksek başarı oranı, SNN mimarisinin karmaşık ön işleme adımlarına gerek kalmadan doğrudan MR görüntüleri üzerinden kullanılabileceğini kanıtlamaktadır.

Sonuç: Sonuç olarak bu çalışma, beynin koku bölgelerine ait hacimsel verilerin ve 2 boyutlu MR kesitlerinin yenilikçi derin öğrenme algoritmalarıyla hızlı bir şekilde analiz edilerek Parkinson hastalığının erken ve güvenilir teşhisine imkan sağlayabileceğini göstermektedir.

Amaç: Talamus, fonksiyonel olarak farklı çekirdeklerden oluşan kompleks bir subkortikal yapıdır ve bu çekirdeklerin doğru segmentasyonu nörogörüntüleme çalışmalarında kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan dört otomatik talamus segmentasyon yönteminin (AAL3v1, FreeSurfer, THOMAS ve volBrain) çekirdek bazında ve total talamus düzeyinde karşılaştırılması; yöntemler arası uyum, güvenilirlik ve hacimsel farklılıkların ortaya konulması amaçlanmıştır.

Gereç ve Yöntem: Çalışmaya toplam 84 birey dahil edilmiştir. Katılımcıların nörogörüntüleme verileri 3T MR sisteminde yüksek çözünürlüklü yapısal MPRAGE sekansı kullanılarak elde edilmiştir. Talamus ve alt çekirdekleri (AV, VA, VL, VPL, MD, LGN, MGN ve Pulvinar), dört farklı otomatik segmentasyon yöntemi kullanılarak bilateral analiz edilmiştir. Yöntemler arası karşılaştırmada Intraclass Correlation Coefficient (ICC) ile ölçümlerin güvenilirliği, Dice Similarity Coefficient (DSC) ile mekansal örtüşme, Bland–Altman analizi ile uyum ve sistematik sapma değerlendirilmiştir.

Bulgular: Dice analizi, en yüksek örtüşmenin Pulvinar çekirdeğinde (≈0,65–0,70), en düşük örtüşmenin ise AV ve MGN çekirdeklerinde (≈0,07–0,30) olduğunu göstermiştir. ICC analizinde VL ve Pulvinar çekirdeklerinde yüksek güvenilirlik (ICC > 0,85) saptanırken, AV ve MGN çekirdeklerinde düşük güvenilirlik izlenmiştir. Bland–Altman analizinde yöntemler arasında belirgin sistematik farklılıklar saptanmıştır. FreeSurfer’ın tüm çekirdeklerde ve total talamusta hacimleri sistematik olarak daha yüksek, THOMAS’ın ise daha düşük ölçtüğü görülmüştür. Total talamus hacminde yöntemler arasında 1000 mm³’ün üzerinde farklar izlenmiştir. VL ve VPL çekirdeklerinde yöntemlerin iki farklı segmentasyon yaklaşımına ayrıldığı, Pulvinar çekirdeğinde ise yöntemler arası uyumun daha yüksek olduğu saptanmıştır.

Sonuç: Talamus segmentasyon sonuçları kullanılan atlas ve algoritmaya belirgin şekilde bağımlıdır. Dice ve ICC gibi metrikler yüksek olsa dahi yöntemler arasında anlamlı hacimsel farklılıklar bulunabilmektedir. Bu nedenle farklı segmentasyon yöntemleri klinik ve araştırma uygulamalarında birbirinin yerine kullanılmamalıdır.

Giriş: Fibromiyalji (FM), yaygın kas-iskelet ağrısı, yorgunluk ve bilişsel bozukluklarla seyreden kronik bir sendromdur. Merkezi sinir sistemindeki fonksiyonel değişikliklerin bu tablonun temel mekanizmalarından biri olduğu düşünülmekte; müziğin ağrı modülasyonu üzerindeki etkileri giderek artan ilgi görmektedir. Bu çalışmada, açık erişimli bir veri seti kullanılmıştır (ds001928). Veri seti, FM tanısı almış 20 kadın hasta (Myaş 46.4±12.5) ve 20 kontrol katılımcısından (Myaş= 42.1±12.5) oluşmaktadır.

Yöntem: Katılımcılar fMRI taraması sırasında tercih ettikleri rahatlatıcı müziği dinlemiş; müzik öncesi (pre-rest) ve sonrası (post-rest) dinlenim durumu görüntüleri alınmıştır. Veriler CONN araç kutusu kullanılarak işlenmiş ve ön işleme adımları standart pipeline ile gerçekleştirilmiştir. Grup düzeyinde Bağımsız Bileşen Analizi uygulanmıştır. İkinci düzey analizde grup etkisi (FM>HC) ve koşul etkisi (post-rest>pre-rest) için 2x2 karma model kurulmuştur. Ağlarla uzamsal korelasyon katsayısı r>.20 olan bileşenler güvenilir ağ eşleşmesi kriteri olarak kabul edilmiş; istatistiksel eşik olarak p< 0.05 FDR düzeltmesi uygulanmıştır.

Bulgular: Dikkat çekerlik ağıyla (Salience Network; SN) en yüksek uzamsal korelasyonu gösteren bileşende, sol inferior frontal girus (IFG)'de FM grubunun müzik sonrasında anlamlı şekilde artan bağlantısallık sergilediği gözlemlenmiştir. Görsel ağla (Visual Network; VN) güçlü uzamsal korelasyon gösteren bileşende ise sağ Lingual Girus (LG) ve Vermis 4-5'i kapsayan bir kümede FM grubunda azalan bağlantısallık tespit edilmiştir.

Sonuç: FM hastalarında müzik sonrasında SN ve VN'de gözlemlenen zıt yönlü değişim örüntüsü, müzik aracılı analjezinin nöral mekanizmalarına ilişkin ipuçları sunmaktadır. Sol İFG'deki artmış SN bağlantısallığı, müziğin ağrı değerlendirmesi ve duygusal işlemeyle ilişkili prefrontal süreçleri harekete geçirdiğine işaret etmektedir; bu bulgu, müziğin ağrı inhibitör mekanizmalarını güçlendirebileceğini düşündürmektedir. Öte yandan sağ LG ve serebellumda gözlemlenen azalmış VN bağlantısallığı, müziğin dikkati görsel ve duyusal uyaranlardan uzaklaştırarak ağrıdan saptırdığı şeklinde yorumlanabilir; bu da literatürde müzik aracılı analjezide öne sürülen dikkat yönlendirme mekanizmasıyla örtüşmektedir. Her iki bulgu birlikte değerlendirildiğinde, FM hastalarında müziğin hem prefrontal düzenleyici süreçleri etkinleştirerek hem de duyusal işlemlemeyi baskılayarak çok boyutlu bir analjezik etki oluşturabileceği düşünülmektedir.

Amaç: Kaçınılmaz bir biyolojik süreç olan yaşlanma, diğer doku ve organ sistemlerinde gözlenen değişikliklere benzer şekilde, thalamokortikal bağlantılarda bir azalmanın da dahil olabileceği thalamustaki yapısal değişikliklerle de ilişkilidir. Mevcut çalışmalar kafa içi oluşumlarının büyük bölümünün detaylı olarak incelendiğini öne çıkarsa da bilhassa thalamus çekirdeklerinin analiz edildiği çalışma sayısı sınırlı kalmıştır. Bu çalışmada amacımız, thalamus çekirdek hacimlerinin yaşlanma ile nasıl değiştiğini ve bu değişimin cinsiyete göre farklılık gösterip göstermediğini araştırmaktır.

Gereç ve Yöntem: 80 erkek, 147 kadın toplam 227 sağlıklı bireyin 1.5T’lik bir cihazdan T1-ağırlıklı MR görüntüleri üzerinde DeepThalamus yöntemiyle 13 talamik çekirdek grubu segmentasyonu yapıldı. Nörolojik hastalık öyküsü, beyin ve beyne ait yapılarda anomalileri olan ve psikiyatrik öyküsü olan bireyler, thalamus’un MR görüntülerinde artefakt ile görülemediği bireyler çalışmaya dahil edilmemiştir. Hacimler ile kronolojik yaş arasındaki ilişkiler Spearman korelasyon analizi ile değerlendirildi.

Bulgular: Yaşla birlikte en belirgin hacim kaybı pulvinar (PN), intralaminar çekirdekler (ISN) ve mediodorsal çekirdekte (MN) izlendi. Bu üç çekirdek grubu, tüm thalamik yapılar arasında yaşlanmaya karşı en yüksek duyarlılığı gösterdi (sırasıyla rho = -0,344, -0,344 ve -0,307; tümü için düzeltilmiş p < 0,001). Yaşa bağlı hacim azalması erkeklerde (özellikle CN, ISN, PN ve VPLN çekirdeklerinde) kadınlara göre daha fazla sayıda çekirdekte ve daha güçlü korelasyonlarla saptandı. Anterior ventral (VAN), lateral genikulat (LGN) ve medial genikulat (MGN) çekirdekler ise yaştan anlamlı düzeyde etkilenmedi.

Sonuç: Diencephalon’un önemli bir parçası olan thalamus’un tek bir yapı gibi yaşlanmadığı; özellikle yüksek düzey bilişsel işlevlerle ilişkili pulvinar ve mediodorsal çekirdeklerin yaşa bağlı hacim kaybına en duyarlı bölgeler olduğu tespit edilmiştir. Bu bulgular, thalamik nükleus düzeyinde yaşlanma biyobelirteçlerinin geliştirilmesine temel oluşturabilir.

Amaç: Türk popülasyonunda, düzenli sigara içen bireylerde yaş, cinsiyet, sigara içim miktarı ve süresine bağlı olarak Nucleus accumbens'in hem mutlak hacmini, hem de normalize hacmini şimdiye dek kullanılmamış bir yöntem olan VolBrain yöntemi ile, ölçerek değerlendirmeyi amaçladık.

Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif kesitsel çalışmaya 18–50 yaş aralığında toplam 200 birey dahil edilmiştir. Katılımcılar sigara içen (n=100) ve sigara içmeyen (n=100) bireyler olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Beyin cerrahisi/travma öyküsü, nörolojik/ psikiyatrik hastalık, aktif gebelik, alkol/madde bağımlılığı bulunan bireyler çalışma dışı bırakılmıştır. Çalışma grubu için, en az bir yıldır düzenli olarak her gün sigara içen bireyler dahil edilmiştir. Her iki grupta da 61 kadın ve 39 erkek yer almaktadır. NAc hacimleri, T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntülerinin VolBrain platformu kullanılarak otomatik segmentasyon yöntemi ile hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, SPSS programıyla istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.

Bulgular: Düzenli sigara içen bireylerde NAc hacim ortalamalarının sigara içmeyen bireylere kıyasla anlamlı derecede düşük olduğu saptanmıştır (p < 0,001). Sigara içen erkeklerde sağ ve sol NAc hacimlerinin, sigara içen kadınlara kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu belirlenmiştir (p < 0,05). Sigara kullanım süresi 1–5 yıl olan bireylerde, günlük sigara miktarındaki artış ile sol NAc mutlak ve normalize hacim değerlerinde anlamlı azalma saptanmıştır (p < 0,05). Sigara kullanım süresi 10 yıl ve üzeri olan bireylerde ise günlük sigara miktarındaki artış ile sağ ve sol NAc’in mutlak ve normalize hacimlerinde anlamlı azalma olduğu belirlenmiştir (p < 0,05). Buna karşın 6–9 yıl süreyle sigara içen bireylerde, günlük sigara tüketim miktarına göre NAc hacimlerinde istatistiksel olarak anlamlı fark saptanmamıştır (p > 0,05).

Sonuç: Erken dönemde (1–5 yıl) özellikle sol NAc'in daha belirgin etkilendiği, uzun süreli ve yoğun kullanımda (≥10 yıl) ise bilateral hacimsel azalma geliştiği saptanmıştır. Bu sonuçlar, sigara kullanımının ödül sistemi ile ilişkili NAc üzerinde hacimsel değişikliklere yol açabileceğini göstermektedir.

Amaç: Bu çalışmanın amacı, egzersizin fiziksel ve psikolojik etkilerinin, fiziksel yönden aktif ve pasif bireyler arasındaki beyin yaş farkını karşılaştırarak beyin yaşlanma süreci üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır.

Gereç ve Yöntem: Çalışmamız 18 ile 68 yaş arasında değişen (ort. 31,08) 38 kişilik aktif grup ve 18 ile 61 yaş arasında değişen (ort. 35,42) 19 kişilik pasif gruptan oluşmaktadır. Aktif grup kendi alanlarında en az 3 gün antrenman yapan sporcularından, pasif grup ise herhangi bir spor faaliyetinde bulunmayan sağlıklı bireylerden oluşmaktadır. Katılımcıların tamamen anonimleştirilmiş 1mm kesit kalınlığındaki T1 ağırlıklı MPRAGE sekansındaki sagittal görüntüleri ile yapay zeka destekli ve açık erişimi bulunan volBrain platformu kullanılarak beyin yaşı tahminlemesi yapılmıştır. Gruplar arası toplam beyin yaş farkı, lobus frontalis, gyrus precentralis ve postcentralis, nuclei basalis ve hipocampus yaş farkı değerlendirilmiştir.

Bulgular: Egzersiz yapan (n=38) ve yapmayan (n=19) gruplar karşılaştırıldığında, Levene testine göre varyanslar eşit olmadığı için ‘Equal variances not assumed’ sonuçları kullanılmıştır. Değerlendirmeye alınan tüm bölgelerde aktif grubun beyin yaşı pasif gruba göre anlamlı şekilde daha düşük bulunmuştur (t değerleri –3.85 ile –6.90 arasında; tüm p < 0.001). Ortalama yaş farkının aktif grupta düşük olması egzersizin beyin sağlığı açısından koruyucu bir etki gösterdiğini düşündürmektedir.

Sonuç: MR görüntü analizi sonucunda hareketli grubun incelen tüm beyin bölümlerinde hareketsiz gruba göre anlamlı bir fark olduğu tespit edildi. Bu çalışma Alzheimer, Parkinson gibi nörodejenaratif hastalıklardan korunmaya yönelik tıp ve halk sağlığı çalışmalarına yardımcı olabilir niteliktedir.

Amaç: Otizm Spektrum Bozukluğu (OSB), karmaşık ve heterojen beyin anatomisi değişiklikleri ile karakterize edilen bir nörogelişimsel durumdur. Bu çalışma, yapısal manyetik rezonans görüntüleme (sMRG) tekniğini kullanarak OSB'li bireyleri nörotipik kontrollerden ayırt edebilen nöroanatomik belirteçlerin belirlenmesi ve kortikal kalınlık farklılıklarının incelenmesi amacıyla tasarlanmıştır.

Gereç ve Yöntem: Yıldız Teknik Üniversitesi ile Harvard Tıp Fakültesi bünyesindeki Athinoula A. Martinos Biyomedikal Görüntüleme Merkezi iş birliğiyle yürütülen bu çalışmada, 166 katılımcıdan (OSB tanılı bireyler ve yaş uyumlu kontroller) retrospektif olarak toplanan T1-ağırlıklı MRG verileri analiz edilmiştir. Kortikal kalınlık ölçümleri; ak madde ile pial yüzey arasındaki mesafenin değerlendirilmesi amacıyla FreeSurfer otomatik morfometri analiz hattı kullanılarak elde edilmiştir. Gruplar arası farklılıklar, yaşın kovaryant olarak dahil edildiği genel doğrusal modeller (GLM) ile analiz edilmiştir.

Bulgular: Küme bazlı (cluster-wise) analizler; isthmus singulat, insula, lateral orbitofrontal, lateral oksipital, postcentral ve inferior temporal bölgelerde anlamlı kortikal kalınlık farklılıkları olduğunu göstermiştir. İstatistiksel güvenilirliği artırmak amacıyla çoklu karşılaştırma düzeltmeleri uygulanmıştır. Hem permütasyon testleri hem de Monte Carlo simülasyonları; özellikle lateral oksipital ve inferior temporal bölgelerde tutarlı ve anlamlı farklılıklar ortaya koymuştur (p<0.05). Bu bulgular, üst düzey görsel işleme ile ilişkili kortikal alanlardaki değişimlerin OSB'nin nöroanatomik profilinin belirgin bileşenleri olabileceğini düşündürmektedir.

Sonuç: Yüzey temelli morfometrik analizlere dayanan kortikal kalınlık ölçümleri, OSB'deki nöroanatomik farklılıkların saptanmasında duyarlı bir yaklaşım sunmaktadır. Lateral oksipital ve inferior temporal kortekste gözlenen bulguların, ileri istatistiksel doğrulama yöntemleriyle tutarlı biçimde desteklenmesi, OSB'nin yapısal temellerinin anlaşılmasında hesaplamalı nörogörüntüleme yaklaşımlarının önemini ortaya koymaktadır.

Amaç: Nörogörüntülemede manyetik alan şiddetinin (1.5T, 3T, 5T) ve kesit kalınlığının, otomatik segmentasyon yazılımlarının doğruluğu üzerindeki etkisi kritik bir tartışma konusudur. Bu çalışmanın amacı, Volbrain ve FreeSurfer yazılımlarının farklı Tesla güçlerinde ve 0.7mm kesit kalınlığında sunduğu hacimsel verilerin tutarlılığını karşılaştırmaktır. Özellikle kortikal kalınlık ve sınırları düşük kontrastlı olan Globus Pallidus, Talamus gibi subkortikal yapıların, manyetik alan şiddeti arttıkça yazılımsal segmentasyon performansında sergilediği değişimlerin incelenmesi hedeflenmiştir. Çalışmamız ön rapor niteliğindedir.

Gereç ve Yöntem: Çalışmada 55 yaşında bir kadın ve 39 yaşında bir erkek sağlıklı gönüllüden elde edilen veriler kullanılmıştır. Görüntüleme protokolü, her iki denek için 1.5T, 3T ve 5T manyetik rezonans (MR) cihazlarında, 0.7mm kesit kalınlığına sahip T1-ağırlıklı sagital sekansları içermektedir. Elde edilen ham DICOM verileri; genel beyin hacmi ve kortikal kalınlık analizi için FreeSurfer (v7.3), subkortikal yapıların spesifik parselasyonu için ise Volbrain otomatik segmentasyon ardışık düzeniyle işlenmiştir. Analizlerde yazılımların Tesla gücüne bağlı olarak hacimsel değişim oranları ve algoritmik sapma payları karşılaştırılmıştır.

Bulgular: Kortikal Gri Madde (FreeSurfer): Kadın denekte 5T kullanımı, 1.5T’ye oranla toplam kortikal gri madde hacminde yaklaşık %8.7’lik bir artış (460.76 -> 501.16 mm³) ortaya koymuştur. Erkek denekte de benzer şekilde 1.5T (540.74 mm³) ile 5T (559.53 mm³) arasında belirgin bir hacimsel artış saptanmıştır.

Sonuç: Çalışma bulguları, 5T MR cihazlarının sunduğu yüksek sinyal-gürültü oranının ve 0.7mm kesit kalınlığının, hem FreeSurfer hem de Volbrain algoritmalarının sınır belirleme kapasitesini artırdığını kanıtlamaktadır. 1.5T cihazlarda subkortikal yapılar yazılım tarafından daha küçük hesaplanma eğilimindeyken, 5T ultra yüksek alan gücünde anatomik gerçekliğe en yakın sonuçlar elde edilmektedir. Bu durum, hassas beyin haritalama çalışmalarında 5T verilerinin kullanımının yazılımsal varyansı düşürdüğünü ve güvenilirliği maksimize ettiğini göstermektedir.

Amaç: Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) sık görülen nörogelişimsel bir bozukluktur. Bu çalışmada, DEHB hastaları ile sağlıklı kontrollerin bazal ganglia ve beyin sapı yapılarının hacimsel/asimetrik farklarının incelenmesi; bu ölçümlerin semptom şiddeti ile ilişkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır

Gereç ve Yöntem: Çalışmada "DEHB-200 Küresel Yarışma ve Veri Paylaşım Konsorsiyumu Örneklemi" veri setinden 34 DEHB tanılı ve 31 kontrolün (yaşları sırasıyla; 11,03±2,44; 9,77±2,11) T1-ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme verileri kullanılmıştır. Görüntüler FastSurfer algoritması ve FreeSurfer Brainstem modülü ile segmente edilmiştir. GPU hızlandırmalı derin öğrenme tabanlı bu yöntemle bazal ganglia (kaudat nükleus, putamen, globus pallidus) ve beyin sapı yapılarının (medulla, pons, süperior serebellar pedinkül, midbrain) otomatik olarak hacim verileri elde edilmiştir. Veriler toplam kafa içi hacmine göre normalize edilmiştir. Hacim asimetrisi için [Asimetri İndeksi = (Sağ - Sol) / (Sağ + Sol)] her bir bazal çekirdek için asimetri indeksi (Aİ) hesaplanmıştır. Gruplar arası karşılaştırmalar yaş, cinsiyet ve el tercihi kovaryant olarak eklenerek ANCOVA ile yapılmıştır. Semptom şiddeti ve hacimlerin ilişki korelasyon ile analiz edilmiştir.

Bulgular: Gruplar arasında bazal ganglia ve beyin sapı yapılarının normalize hacimleri ve Aİ açısından anlamlı bir fark saptanmamıştır (p > 0.05). Modellerde yaşın kaudat (p=0,016) ve pons (p=0,002) hacimleri üzerinde anlamlı etkisi izlenmiştir. DEHB grubu içerisinde yapılan analizlerde, dürtüsellik semptom şiddeti ile bilateral putamen hacmi arasında anlamlı korelasyon saptanmıştır (Sağ: r=0,390, p=0,030; Sol: r=0,360, p=0,047). Dikkat eksikliği puanları ile sağ kaudat hacmi arasında sınırda anlamlı bir ilişki izlenmiştir (r=0,355, p=0,050).

Sonuç: Çalışmamız, DEHB'de subkortikal yapıların hacimsel farklarından ziyade, semptom şiddetinin yapısal özelliklerle boyutsal olarak orta düzeyde ilişkili olduğunu göstermektedir. Grup düzeyinde fark izlenmemesi, beyin plastisitesine ve DEHB-200 veri setinin çok merkezli yapısından kaynaklanan tarayıcıların çeşitliliği gibi sınırlılıklara bağlı olabilir. Putamen hacminin dürtüsellik ile pozitif ilişkisi, bu yapının motor kontrol döngülerindeki patofizyolojik rolünü desteklemektedir.

Amaç: Yapay zeka tabanlı büyük dil modellerinin difüzyon tensor görüntüleme (DTG) ile oluşturulan renk kodlu haritalarda (RKH) beyin beyaz cevher yolaklarını anatomik olarak tanımlamadaki doğruluğu ve zamansal tutarlılığı yeterince bilinmemektedir. Bu çalışmada, Gemini 3.5 Flash ve ChatGPT5.5’in aynı nöroanatomi sorularına 24 saat arayla verdiği yanıtların doğruluğunun ve zamansal tutarlılığının değerlendirilmesi amaçlandı.

Gereç ve Yöntem: Çalışmada koronal, sagittal ve aksiyel DTG–RKH kesitsel görüntülerinden oluşan toplam 20 soru kullanıldı. İncelenen beyaz cevher yapıları; assosiasyon lifleri kapsamında fasciculus longitudinalis superior, fasciculus frontooccipitalis inferior, fasciculus longitudinalis inferior ve cingulum; projeksiyon lifleri kapsamında capsula interna, corona radiata ve fornix; komissüral lifler kapsamında corpus callosum, commissura anterior ve commissura posterior olarak sınıflandırıldı. Aynı sorular Gemini ve ChatGPT tarafından 24 saat arayla yanıtlandı. Anatomik doğruluk; 0=yanlış, 2,5=kısmi doğru ve 5=tam doğru olacak şekilde üç düzeyli sıralı puanlama sistemi ile değerlendirildi. Zamansal tutarlılıktaki değişim Wilcoxon signed-rank testi, sistemler arası karşılaştırmalar Mann–Whitney U testi ve tam doğru yanıt oranlarındaki değişim McNemar exact testi ile analiz edildi.

Bulgular: Gemini’de puan temelli doğruluk oranı %70’den %52,5’e düşerken, ChatGPT’de %50’den %57,5’e yükseldi. Gemini’de 24 saat içinde anatomik performansta azalma yönünde bir eğilim gözlenmiş olmakla birlikte bu değişim istatistiksel anlamlılığa ulaşmadı (p=0,066; r=0,82). ChatGPT’de ise 24 saatlik süreçte anatomik performansta anlamlı değişim saptanmadı (p=0,453). Başlangıç değerlendirmesinde Gemini daha yüksek doğruluk göstermesine rağmen sistemler arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlı değildi (p=0,132). Yirmi dört saat sonraki değerlendirmede de sistemler arasında anlamlı farklılık izlenmedi (p=0,752).

Sonuç: Gemini ve ChatGPT’nin DTG temelli renk kodlu haritalarda beyaz cevher yolaklarının tanımlanmasında belirli düzeyde zamansal değişkenlik gösterebildiği, ancak gözlenen değişimlerin istatistiksel anlamlılığa ulaşmadığı saptanmıştır. Bulgular, yapay zeka destekli nöroanatomi eğitiminde ve klinik karar destek süreçlerinde yanıtların tekrarlanabilirliği, zamansal kararlılığı ve güvenilirliğinin dikkate alınması gerektiğini ortaya koymaktadır.