Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Veri Analizi ve Güvenilirliği

 Kerem Kemik¹, Emel Ada²

1 Dokuz Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Sinirbilimler Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye
2 Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi, Radyoloji Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye

Özet

Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRG) beyin aktivasyonunu kan oksijen seviyesine bağlı [Blood Oxygen Level Dependent (BOLD)] olarak gösteren görüntüleme yöntemidir.  Bu yöntemle nöral dokuların aktivasyonla perfüzyonu ve bu süreçlerin zamansal olarak değişiklikleri izlenebilmektedir. Yeni hızlı sekanslarla fMRG çekim süreleri çok kısalmış ve günümüzdeki kullanılabilirliği oldukça artmıştır. Yapılan araştırmalarla default mod network (DMN) denilen beynin birbiriyle oldukça uyumlu etkileşen bölgeleri ve beyin ağları tanımlanmıştır. Günümüzde fMRG epilepsi hastalarında dominant hemisferin belirlenmesi, önemli fonksiyonların alanları ile ilişkili tümörlerde cerrahi öncesinde, nöronal işlev bozukluklarının tespitinde, nörodejeneratif ve psikiyatrik hastalıklarda işlevselliğin değerlendirilmesinde, tedavinin ve ilacın etkinliğinin değerlendirilmesinde kullanılmaktadır.  Bu hastalarda İstatiksel parametik haritalar oluşturularak verilen taska göre aktive olan beyin bölgeleri gösterilmektedir. Bunun dışında Alzheimer hastalığı veya psikiyatrik hastalıklar gibi büyük hastalık gruplarının fMRG incelemeleri genel lineer model (GLM), bağımsız değişken analizi -Independent Component Analysis (ICA), çok değişkenli desen analizi -Multi Variative Pattern Analysis (MVPA) gibi analiz yöntemleri ile değerlendirilmektedir. Ancak var olan grup verisinin büyüklüğü, çeşitliliği, istatistiksel olarak hataların giderilmesi alanında yapılan çalışmalar fMRG çalışmalarının değerini etkilemekte ve çalışmaların sonuçlarına olan güvenin azalmasına neden olabilmektedir. İstatistiksel hataların minumuma indirilip veri kalitesinin arttırılması gereklidir. fMRG kısıtlılıkları ve istatistiksel zorluklarına rağmen beyin fonksiyonlarının araştırılmasına katkıları devam etmektedir.

Anahtar Kelimeler: fMRG, büyük veri analizi, veri güvenilirliği

Abstract

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is an imaging modality that demonstrates brain activation dependent on the blood oxygen level (BOLD). With this method, the perfusion of neural tissues with activation and the temporal changes of these processes can be monitored. With the new fast sequences, fMRG shooting times have been very short and the availability of today has increased considerably. The research conducted by the so-called default mode network (DMN) has been defined as a highly compatible interacting region and other brain networks. Currently, the determination of the dominant hemisphere in patients with epilepsy in fMRI is used to determine the neuronal dysfunctions, in the eloquent area-related tumors before surgery, to evaluate the functionality in the neurodegenerative and psychiatric diseases, to evaluate the effectiveness of the treatment and the drug. General linear model (GML), independent variable analysis -Independent Component Analysis (ICA), multivariate pattern analysis -Multi Variative Pattern Analysis (MVPA) analysis methods can be used to evaluate the data. However, the size, variety, and statistical studies of the errors in the field of fMRG studies affect the value of the data and decrease the confidence in the results of the studies. Statistical errors should be minimized, and the data quality should be increased. Despite its limitations and statistical difficulties, fMRI contributes to the study of brain function is going on.

Keywords: fMRI, big data analysis, data reliability