Multiple skleroz olgularında korpus kallozum morfolojisinin endeksler ve yapay zeka ile değerlendirilmesi

Giriş ve Amaç: Bu çalışmayı yapmamızdaki amaç, MS hastalarında korpus kallozum atrofisinin, korpus kallozum indeksi kullanılarak ve yapay zeka modaliteleri ile tespit edilmesidir. Materyal ve Metot: Araştırmaya Akdeniz Üniversitesi Hastanesi' nde, MS tanısı alan ve Radyoloji Anabilim Dalı' nda MRG çekimleri yapılan hastalar ve kontrol grubu olarak da klinik hiçbir şikayeti olmayan 20-40 yaş arası sağlıklı bireyler dahil edilmiştir. Çalışmadaki sürekli (continuous) değişkenler için tanımlayıcı istatistikler; Ortalama, Standart Sapma, Minimum ve Maksimum olarak ifade edilirken; kategorik değişkenler için Sayı (n) ve Yüzde (%) olarak ifade edilmiştir. KKİ ölçüm ortalamasının normal dağılıp dağılmadığına Kolmogorov-Smirnov (n>50) ve Skewness-Kurtosis testleri ile bakılmış ve değişkenler normal dağıldığından dolayı Parametrik testler uygulanmıştır. Çalışma ve Kontrol gruplarına göre ölçüm ortalamalarını karşılaştırmada Bağımsız T-testi hesaplanmıştır. MS suptiplerine göre ölçümlerin karşılaştırılmasında "Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)" yapılmıştır. KKİ ölçümünün, Çalışma ve Kontrol gruplarını öngörmesi kapsamında; Eğri altında kalan alan (AUC), Sensitivite-Spesifite değerleri ve Kesim (cut off) değerleri" ROC analizi ile belirlenmiştir. Ölçümler arası ilişkileri belirlemede Pearson korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemede ise Ki-kare testi kullanılmıştır. Hesaplamalarda istatistik anlamlılık düzeyi %5 olarak alınmış ve hesaplamalar için SPSS (IBM SPSS for Windows, ver.25) istatistik paket programı kullanılmıştır. Bulgular: Araştırmaya toplam 300 hasta katılmıştır. Çalışma grubunun yaş ortalaması 40,7 iken Kontrol grubunun yaş ortalaması 29,3' tür. KKİ skoru ortalaması ise 0,274 olarak bulunmuştur. "KKİ" ile "Yaş" arasında istatistik olarak anlamlı bir ilişki görülememiştir. "KKİ skorunda", "Gruplara göre" istatistik olarak anlamlı bir farklılık gözlenmiştir (p<0,05). Başka bir ifadeyle; "KKİ skoru", "Kontrol grubunda" daha yüksek bulunmuştur. "KKİ skorunda", "MS Subtiplerine göre" istatistik olarak anlamlı bir farklılık gözlenmiştir (p<0,05). Buna göre; "RRMS" "diğer subtiplerden" yüksek bulunarak farkı oluşturmuştur. "KKİ skorunda", "Cinsiyete göre" istatistik olarak anlamlı bir farklılık gözlenmemiştir (p>0,05). Başka bir ifadeyle; "KKİ skoru", "Kadın ve Erkek hastalarda benzer bulunmuştur. "KKİ" ile "Tanı yılı" arasında istatistik olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p<0,05). Bu ilişki, %83,7' lik negatif yönlü olduğu görülmüştür. Yani, "Tanı yılı" arttıkça "KKİ değeri" düşmektedir. Benzer şekilde; "Yaş" ile "Tanı yılı" arasında istatistik olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p<0,05). Bu ilişki, %33,6' lık Pozitif yönlü olduğu görülmüştür. Yani, "Yaş" arttıkça "Tanı yılı" da artmaktadır. Sonuç: Literatürde, MS' de meydana gelen korpus kallozum atrofisinin tespit edilmeye çalışıldığı birçok çalışma bulunmaktadır. Çalışmamızda, literatürdeki diğer çalışmalar ile korele sonuçlar elde etmiş bulunmaktayız. Sonuç olarak çalışmamız, kronik dönem MS hastalarında korpus kallozum atrofisinin tanı yılı süresi, cinsiyet, yaş, hastalık subtipi gibi değişkenler ile farklı korelasyonları olduğunu saptamıştır. Korpus kallozum atrofisinin tespiti açısından korpus kallozum indeksi (KKİ) ' nin oldukça pratik ve anlamlı bir skor olduğu ortaya konulmuştur. Ayrıca korpus kallozum atrofisinin tespiti açısından yapay zeka teknolojilerinden de faydalanılmıştır. Bu alanda yapılan segmentasyon, machine learning, deep learning teknikleriyle elde edilen bulgular, MS hastalarında korpus kallozum bölgesini ortaya koymayı başarmıştır. Çalışmamız literatürde bu alanda yapılan ilk çalışma olma özelliğini göstermektedir. Bu açıdan çalışmamızın ileride bu alanda yapılacak çalışmalara ışık tutacağı kanatindeyiz.