Noro behcet sendromu alt turlerinin cok kontrastli mr tabanli ayristiricilarla siniflandirilmasi

Nöro–Behçet Sendromu (NBS) dünya genelinde son derece nadir görülmesine rağmen, Türkiye'de daha yüksek bir yaygınlığa sahiptir; bu durum anlamlı bir kohort oluşturulmasına olanak tanımaktadır. Bu çalışmanın amacı, beyaz madde (BM) bütünlüğünün difüzyon tensör görüntüleme (DTG) aracılığıyla karakterize edilmesidir. Geriye dönük elde edilmiş 14 NBS hastası ve 38 sağlıklıdan oluşan kontrol kohortuna ait DTG verileri BM segmentasyonu ile analiz edilmiştir. Her iki grubun BM içindeki DTG değişkenlerinin ortalamaları Mann–Whitney U testi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, λ2 ve görünür difüzyon katsayısı (GDK) NBS ve kontrol grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar göstermiştir. Bu durum, akson boyunca meydana gelen hasara ek olarak, aksonların transversal yönünde BM bütünlüğünün daha belirgin şekilde bozulduğuna işaret etmektedir. Dolayısıyla, bu çalışmada gerçekleştirilen BM DTG karakterizasyonu, bu nörolojik hastalık ailesi için ayırt edici kantitatif manyetik rezonans (MR) biyobelirteçlerinin araştırılmasında ilk adım olarak değerlendirilebilir. Makine öğrenimi (MÖ) sonuçları, birden fazla difüzyon metriğinin bir arada kullanılmasının, yalnızca bazı tekil değişkenlerin kullanımına kıyasla NBS hastaları ile sağlıklı kontrolleri ayırt etmede yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığını göstermiştir. Bireysel değişkenler kombinasyon olarak da denenmiştir. En yüksek sınıflandırma başarımı, λ3 ve GDK ile elde edilmiştir. Gelecekte, daha geniş hasta kohortları kullanılarak sınıflandırma başarımının artırılmasına ve bireysel difüzyon profillerine dayalı kişiselleştirilmiş MÖ algoritmalarının uygulanmasına odaklanacaktır. Anahtar Sözcükler: Nöro–Behçet Sendromu, Ak Madde Bütünlüğü, Difüzyon Tensör Görüntüleme, Biyobelirteç, Makine Öğrenimi, Sınıflandırma.