Yazar "Öziç, Muhammet Üsame" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Hiperemezis Gravidarum ve Serebral Elektrofizyoloji:Elektroensefalografi Sinyal İşleme Yöntemi ile Serebral LokalizasyonBelirleme
    (2016) Ekmekçi, Hakan Ahmet; Yılmaz, Arzu Setenay; Öziç, Muhammet Üsame; Özbay, Yüksel; Kerimoğlu, Özlem Seçil; Çelik, Çetin; Öztürk, Şerefnur
    Amaç: Hiperemezis gravidarum (HG) hamilelik sırasında aşırı kusma ve bulantının ortaya çıkardığı bir hastalıktır. Normal gebelikte sıklıkla görülen basit bulantı ve kusmadan farklı olarak sebebi tam olarak bilinmeyen bir durumdur. Beynin HG'deki yeri ve rolü tam bilinmemektedir.Gereç ve Yöntem: Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Kadın Doğum Polikliniği'ne başvuran HG tanısı alan takipli 30 hastanın ve 33 normal gebenin hamilelik dönemlerine göre Nöroloji Anabilim Dalı'nca elde edilen elektroensefalografi (EEG) sinyalleri incelenmiştir. Bu sinyaller, yüksek matematik ve gelişmiş mühendislik yazılımları ile irdelenmiştir. EEG örnekleme frekans 200 Hz'dir. Tüm kanallarda bulunan zaman eksenindeki sinyaller Welch yöntemi ile 0,1 Hz frekans çözünürlüğü, Hamming pencereleme ve 0,5 örtüşme oranı kullanarak frekans-güç ekseninde veriler elde edilmiştir. Ortaya çıkarılan güç spektral yoğunluğu ile tüm alt bantlar delta, teta, alfa ve beta olmak üzere oluşturulmuş ardından güç spektral yoğunlukları hesaplanmıştır. Her bir frekans alt bantı güç yoğunluğu o kanaldaki 0,5-30 Hz arası toplam güç yoğunluğuna bölünerek ortalama değerler göreceli olarak elde edilmiştir. Bulgular: Sonuç olarak ortalama güç yoğunluğu bakımından Fp1F3 için delta bandı, C3P3, F3C3, Fp1F3, P3O1, T5O1 için teta bantı anlamlı değişiklik gösterirken, diğer kanallar ve alt bantlarında anlamlı fark görülememiştir (p0,05). Sonuç: HG ve normal gebelerde EEG sinyalleri güç spektral yoğunluğu bakımından incelendiğinde sol hemisferin frontal alanında delta bandı, fronto sentroparietal, parieto-oksipital alanlarda teta bantı anormalliği gözlenmiştir. Literatür ışığında bakıldığında HG'nin serebral aktivite anormalliği net gösterilemediği gibi yeri de tam belirlenememiştir. Ancak bu çalışmamızda olasılıkla ilk kez sol serebral hemisferin teta-delta bant aktivite anormalliği ve lokalizasyon farklılıkları gösterilmiştir. Bu nedenle rutin EEG çekimlerine spektral güç analizi yapılarak HG olguların ayırıcı tanısında yardımcı olabilecek bir lokalizasyon tespit edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    MR görüntülerinde alzheimer hastalığının özniteliklerinin belirlenmesi
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013-09-06) Öziç, Muhammet Üsame; Özbay, Yüksel
    Alzheimer Hastalığı (AH) yaşlılıkla beraber ortaya çıkan ve beyinde ciddi hasarlar meydana getiren nörodejeneretif bir hastalıktır. Masum unutkanlıklarla başlayan AH, zaman ilerledikçe unutkanlık derecesi artarak ciddi bir hafıza kaybına neden olur. Hastalığın ileri evrelerinde hastalar aile fertlerini, yakın ve uzak geçmişi hatırlayamazlar. Son evre AH' de hasta günlük sıradan işlerini bile yapamadığı için birinin yardımıyla hayatını sürdürür. AH' nin nedeni bilinmediği gibi kesin bir tedaviside yoktur. Ancak hastalığın erken teşhisinde hastalığı geciktirebilecek tedaviler mevcuttur. Son zamanlarda AH' nin erken tanısına ve beyinde oluşan doku kayıplarını tespit eden çalışmalar hızla artmıştır. Bu tez çalışmasında, AH' nin beyin manyetik rezonans (MR) görüntüleri kullanarak beyinde oluşan doku kayıpları görüntü işleme ve atlas tabanlı bölütleme tekniği ile incelenmiştir. Tez çalışmasında kullanmak için Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesinden 17 AH ve13 sağlıklı kişinin herbiri 22 kesitten oluşan MR görüntüsü alınmıştır. Alınan MR görüntülerine öncelikle bazı önişlemeler yapılmıştır. MR cihazından kaynaklanan bazı gürültü kaynakları görüntüye eklendiği için ilk olarak gürültü giderme yapılmıştır. Gürültü Rician Dağılımı ile modellenerek nonlocal means (NLM) filtre ile giderilmiştir. Filte performansı Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) metriği ile ölçülmüştür. İkinci aşamada her görüntünün aynı uzayda analizinin yapılabilmesi için görüntülere affine dönüşümü uygulanarak referans uzaya normalizasyon yapılmıştır. Daha sonra Gaussian Mixture Model (GMM) ile Gri Madde (GM), Beyaz Madde (BM), Beyin Omirilik Sıvısı (BOS) ve atlas tabanlı bölütleme ile beyindeki hipokampus, amigdala bölgeleri bölütlenmiştir. Normalizasyon ve bölütleme aşamalarında Statistical Parametric Mapping (SPM) programı araçlarından faydalanılmıştır. Lateral ventriküller (LV) bir önceki aşamada oluşturulan BOS görüntülerinden elde edilmiştir. Belirtilen basamaklar bir arayüzde toplanarak AH için bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem ile 30 denek MR görüntüsü üzerinde ilgilenilen bölgelerin hacimsel hesapları yapılmış ve çevreleri çizilmiştir. Tüm hesaplamalar yapıldıktan sonra AH için öznitelik anlamı taşıyan hipokampus, amigdala ve lateral ventriküllerin hacimsel değişimleri yüzdesel olarak değerlendirilmiştir