Akademik Veri Yönetim Sistemi
23. Ulusal Anatomi Kongresi, Ankara, Türkiye, 11 - 15 Ekim 2023, ss.131
Amaç: Son yıllarda beyin segmentasyonu için otomatik segmentasyon yöntemleri hızlı, güvenilir ve ekonomik yöntemler olarak tanımlanmaktadır. Otomatik segmentasyon yöntemleri özellikle beyindeki bazı küçük hacimli yapıların etkilendiği hastalıkların tespiti veya erken tanısı için kullanılabilmektedir. Çalışmamızda baş ağrısı veya baş dönmesi şikayetiyle hastaneye başvuran fakat herhangi bir tanı almamış bireylerin küçük hacimli bazı beyin bölgelerini MRICloud yazılımı ile incelemeyi amaçladık.
Gereç ve Yöntemler: Çalışmamıza hiçbir nörolojik ve psikiyatrik hastalığı bulunmayan sağlıklı bireylerin manyetik rezonans görüntüleri (1mm) retrospektif olarak taranarak dahil edildi. Başvuru sırasındaki şikayetlerine göre Baş Dönmesi (N:8, Ort. yaş: 61.6) ve Baş Ağrısı (N:8, Ort. yaş 58.7) grupları seçildi. Otomatik segmentasyon yöntemi olan MRICloud yazılımı ile beyin yapılarının hacimleri ölçüldü. Her iki grup karşılaştırıldı.
Bulgular: Baş ağrısı grubunda sağ gyrus parahippocampalis ve sağ entorhinal cortex hacimleri, baş dönmesi grubuna göre anlamlı olarak daha küçük bulundu (p<0,05). Baş dönmesi grubunda sağ thalamus ve sağ nucleus ruber hacimleri baş ağrısı grubuna göre anlamlı olarak daha küçük bulundu (p<0,05).
Sonuç: Baş ağrısı grubunda limbik sistemle ilgili yapılarda anlamlı şekilde küçülmenin duygu durumunu etkileyebileceğini ve baş ağrısı semptomu olarak kendini gösterebileceğini, baş dönmesi grubunda ise thalamus ve nucleus ruber gibi gri cevher yapılarındaki anlamlı küçülmenin motor kontrol ve koordinasyonla ilgili problemlerin ortaya çıkmasına sebep olabileceği kanısına vardık. MRICloud yazılımı ile bireyler major bir bulgu göstermeden (depresyon, vertigo vb.) bazı yapılardaki değişiklikleri tespit ederek erken tanı koyma sürecine katkı sağlanabileceğini düşünmekteyiz.
Objective: In recent years, automatic segmentation methods for brain segmentation have been described as fast, reliable and economical methods. Automatic segmentation methods can be used for the detection or early diagnosis of diseases that affect some small-volume structures in the brain. In our study, we aimed to examine some small-volume brain regions of individuals who were admitted to the hospital with complaints of headache or dizziness but did not receive any diagnosis, with MRICloud software.
Methods: Magnetic resonance images (1mm) of healthy individuals without any neurological or psychiatric diseases were included in our study by retrospectively scanning them. Dizziness (N:8, Mean age: 61.6) and Headache (N:8, Mean age: 58.7) groups were selected according to their complaints at the time of application. The volumes of brain structures were measured with MRICloud software, an automatic segmentation method. Both groups were compared.
Results: Right gyrus parahippocampalis and right entorhinal cortex volumes were found to be significantly smaller in the headache group than in the dizziness group (p<0.05). Right thalamus and right nucleus ruber volumes were found to be significantly smaller in the dizziness group than in the headache group (p<0.05).
Conclusion: We concluded that in the headache group, significant shrinkage in structures related to the limbic system may affect mood and manifest as headache symptoms, while in the dizziness group, significant shrinkage in gray matter structures such as thalamus and nucleus ruber may cause problems with motor control and coordination. We think that MRICloud software can contribute to the early diagnosis process by detecting changes in some structures before individuals show any major findings (depression, vertigo, etc.).