Epileptik nöbet anında göz bulgularının görüntü ve sinyal işleme teknikleri kullanarak tespiti

Epilepsi her yaş grubunda görülmekle birlikte özellikle çocukluk yaş grubunu ilgilendiren yaygın bir sağlık sorunudur. Epileptik nöbetlerin tespiti ve erken uyarı sistemleri giderek daha fazla talep edilmekte ve araştırılmaktadır. Bizim çalışmamızda epilepsi hastalarının EEG monitörizasyonu sırasında geçirdikleri nöbetlerin göz ve göz hareketleri üzerine etkisini makine görme ve yapay zeka teknikleri kullanarak önce öğrenmek ve veri toplamak; sonrasındaysa nöbet anının ve hatta mümkünse öncesinin ve sonrasının otomatik olarak tespit edilmesi hedeflenmiştir. Nisan 2018 ile Haziran 2020 tarihleri arasında Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Nöroloji Polikliniği'ne başvuran hastalar prospektif olarak değerlendirildi. Hastaların göz bulgularının tespit edilmesi amacıyla Mühendislik Fakültesi ile birlikte çalışılarak yapay zeka destekli özel bir cihaz tasarlandı; tüm hastalarda Video-EEG ile eş zamanlı olarak tasarlanan cihaz ile göz hareketleri kayıt altına alındı. Çalışmaya dahil edilen 60 hastanın ayrıntılı anamnez, fizik muayene, laboratuvar tetkikleri, kranial MRG, interiktal EEG, VEM ve eş zamanlı göz hareketlerinin tespiti sonrasında çalışma dizaynına uygun olarak yeterli veri elde edilen 10 hastanın sonuçları değerlendirildi. Hastaların 6'sı kız (%60), 4'ü erkekti (%40). Yaş ortalaması 105±56 (50-216) ay, EEG sırasındaki yaş ortalaması 93±56 (38-204) ay, ilk nöbet başlangıç yaşı ise ortalama 40±60 (1-180) ay olarak saptandı. Gestasyonel yaşa göre hepsi matür doğumdu. Beşinde (%50) ek hastalıklar mevcuttu. İki hastada status epileptikus öyküsü (%20), 3 hastada febril konvülziyon öyküsü (%30) vardı. Bir hastada ailede febril konvülziyon öyküsü (%10), 4 hastada ailede epilepsi öyküsü (%40), 2 hastada ebeveyn akrabalığı (%20) mevcuttu. Tüm hastalar antiepileptik ilaç (AEİ) kullanmakta olup 7 hastanın (%70) politerapi, 3 hastanın (%30) ise monoterapi aldığı görüldü. Dört hasta (%40) 3'den fazla AEİ kullanmaktaydı. Beş hastada (%50) nöromotor ve mental gelişim geriliği, 3 hastada (%30) ise nörolojik muayenede anormal bulgular mevcuttu. Beş hastada (%50) Kranial MRG'de patolojik bulgular saptandı. Tüm hastaların uyanıkken nöbeti olduğu görüldü, uykuda nöbeti olan hasta saptanmadı. Dört hastada (%40) absans, 2 hastada (%20) atonik, 2 hastada (%20) tonik, 1 hastada (%10) klonik, 1 hastada (%10) ise tonik-klonik nöbet olduğu görüldü. Hastaların tamamında nöbet sırasında göz açıklığı izlenmiş olup kayıtlarda hepsinde patolojik göz hareketleri olduğu saptandı. Bir hastada (%10), göz hareketlerinin; EEG'deki nöbet aktivitesinden önce başladığı görüldü. Altı hastada (%60) göz deviasyonu izlendi; 2'sinde (%20) sağa deviasyon, 1'inde (%10) sola deviasyon, 2'sinde (%20) yukarı deviasyon, 1'inde (%10) ise aşağı deviasyon izlendi. Üç hastada (%30) pupil çapında iktal dönemde anlamlı değişiklik saptandı; 2'sinde pupiller hippus, 1'inde ise bilateral midriazis mevcuttu. Hastalar demografik ve klinik özelliklerine göre gruplandırılarak VEM sırasında kaydedilen nöbet süreleri ve patolojik göz hareketi süreleri incelendiğinde; cinsiyet, ek hastalık varlığı, status öyküsü, FK öyküsü, ailede FK öyküsü, ailede epilepsi öyküsü ve ebeveyn akrabalığı açısından gruplar arasında nöbet süreleri ve patolojik göz hareketi süreleri arasında istatistiksel açıdan anlamlı fark saptanmadı (p>0,05). Nöromotor gelişim geriliği ve mental gelişim geriliği olan hastalarda EEG'de saptanan nöbet süresi ve patolojik göz hareketlerinin süresi, gerilik olmayan hastalara göre istatistiksel açıdan anlamlı olarak daha uzun bulundu (p<0,05). Benzer şekilde nörolojik muayenesinde anormal bulgular saptanan hastaların EEG ve klinik olarak saptanan nöbet süreleri; nörolojik muayenesi normal olan hastalara göre istatistiksel olarak anlamlı derecede daha uzun bulundu (p<0,05). Hastalar kullandıkları antiepileptik ilaç (AEİ) sayılarına göre gruplandırılarak incelendiğinde 3 ve daha fazla sayıda AEİ kullanan hastaların EEG ve klinik olarak saptanan nöbet süreleri; 3'den az AEİ kullanan hastalara göre istatistiksel olarak anlamlı derecede daha uzun bulundu (p<0,05). Çalışmamızda hastaların tamamında geliştirmiş olduğumuz cihaz ile preiktal, iktal ve postiktal dönemde patolojik göz hareketleri saptanmış ve kayıt altına alınmıştır. Bir hastada EEG'de nöbet aktivitesi başlamadan önce patolojik göz hareketlerini tespit etmek mümkün olmuştur. Tasarladığımız cihazın geliştirilmesi ile ilerleyen zamanlarda yapay zeka destekli analizler sayesinde göz hareketlerinin çok daha objektif olarak değerlendirilebileceği ve kayıt altına alınabileceği öngörülmektedir. Belki de göz hareketlerinin erken tespiti ile nöbet aktivitesi henüz başlamadan hastanın uyarılması da mümkün olabilecektir. Elde ettiğimiz veriler ışığında çalışmamızın umut vaat ettiği görülmüştür. Ancak hasta sayımızın kısıtlı olması nedeniyle, bu konuda daha güçlü veriler ve analizlerle değerlendirilmesi açısından daha fazla hasta ile yapılacak randomize kontrollü çalışmalara ihtiyaç vardır. Anahtar Kelimeler: Epilepsi, Epileptik göz hareketleri, Nöbet tespit cihazı