Voksel bazlı morfometrinin detaylı analizi

Voksel Tabanlı Morfometri, VTM, farklı insan gruplarının beyin MR imgeleri arasındaki yapısal değişikliği ortaya çıkarmaya çalışan ve en çok kullanılan beyin mor- fometri metodlarından biridir. VTM'de beyin imgeleri bir bütün olarak ve tamamen otomatik yöntemlerle işlenir. VTM analizi, imgelerin ortak bir şablona kaydedilmesi, bu imgelerin doku gruplarına ayrılması (gri madde, ak madde ve beyin-omurilik sıvısı), seçmeli modülasyon (dokuların, ortak şablona kaydedilmesi sırasında değişen hacimlerinin, özgün hacimlerine döndürülmeleri), yumuşatma (verilerin dağılımının normalleşebilmesi ve imgelerin doğrusal olmayan şekilde kaydedilmesinden kaynaklı hataların azaltılması) ve voksel bazında istatistiki hesaplamalar gibi aşamalardan oluşmaktadır. Birçok çalışmada gösterildiği gibi, bu aşamalarda ya da bu aşamaların parametrelerinde yapılan değişiklikler, VBM analizi sonuçlarını da değiştirebilmektedir. VBM analizinin nasıl yapılacağına dair bazı kısa kılavuzlar olsa da, bu tez, VBM'in ana aşamalarını kısaca açıklayıp, bu aşamalarla ilgili literatürde çıkmış tartışmaları bir araya getirerek, VBM kullanıcılarını, VBM'in yanlış sonuçlara götürebilecek özellikleri konusunda uyarmaya çalışmaktadır. Aynı zamanda, diğer morfometri metodlarına da kısaca değinerek, VBM'in bu alanda nerede durduğuna ilişkin bir fikir verilmeye çalışılmaktadır. Bu tezde, özellikle, modülasyon ve istatistik aşamasında maskeleme stratejisi konusu araştırılmıştır ve modülasyonun kullanılmamasının ve istatistiki hesaplamalarda, ortalama imgeye bağlı maskeleme kullanılmasının, VBM'in fark bulma yeteneğini yükselttiği gösterilmiştir. Ayrıca, bu tez kapsamında, VBM ile; matematikçiler, SSPE hastaları ve çözücü kullanıcıları ile normal denekler arasında olmak üzere, üç farklı klinik çalışma yapılmıştır.