Filtreler

2022 - 20253
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Erişim Hakkı: info:eu-repo/semantics/openAccess × Konu: Dementia ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    Dijital nöropsikoloji: yaşlı bireylerin bilişsel işlevlerinin değerlendirilmesinde kullanılan teknolojik yaklaşımlar
    (İ.Ü. EDEBİYAT FAKÜLTESİ, 2022-04-12) Yıldırım, Elif
    Nüfusun yaşlanması ile paralel olarak demans tanılı kişilerin sayısı artmaktadır. Demans seyrinin iyileştirilmesi için kritik bir öneme sahip olan bilişsel bozuklukların erken saptanmasında nöropsikolojik değerlendirmenin büyük bir rolü olduğu kabul edilmektedir. Sıklıkla klasik kâğıt- kalem testleri ile uygulanan nöropsikolojik değerlendirme, günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte dijitalleşmeye başlamıştır. Özellikle de Covid–19 pandemisi ile birlikle bu dijitalleşme ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, yaşlı bireylerin nöropsikolojik değerlendirmelerinde kullanılan dijital yaklaşımların incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda, telenöropsikoloji, bilgisayarlı nöropsikolojik değerlendirme bataryaları, mobil teknoloji ya da web temelli değerlendirme araçları ve sanal gerçeklik, arttırılmış gerçeklik gibi yenilikçi teknolojik yöntemlere dayanan ölçümleri içeren dijital yaklaşımların eleştirel bir değerlendirmesi yapılmıştır. Sıklıkla videokonferans aracılığı ile nöropsikolojik testlerin uzaktan uygulanmasına odaklanan telenöropsikoloji çalışmaları ile ilgili sonuçlar bu yöntemin güvenilir ve geçerli olduğunu belirtmektedir. Bilgisayarlı bataryalar ve mobil teknolojiye dayanan yöntemler, klinik dışı bireysel uygulamaya olanak sağlamakta ve geniş örneklemli takip çalışmaları için altyapı hazırlamaktadır. Sanal gerçeklik gibi yeni teknolojilerin kullanıldığı değerlendirme yöntemler ise henüz emekleme aşamasında olsa da daha hassas ölçümlerin yapılması için büyük potansiyel taşımaktadır. Ulaşılabilirliğin artması ve ölçümlerin standartlaşması gibi avantajlar taşıyan dijital yaklaşımlar içinde sıklıkla kullanılan yöntemlerin büyük bir kısmının klasik kağıt-kalem testleri ve hastaların tanıları ile tutarlı olduğu gösterilmiştir. Fakat dijital yaklaşımların detaylı psikometrik analizlerinin yapılması ve iyi uygulama rehberlerinin geliştirmesi konusunda çeşitli eksiklikler bulunmaktadır. Buna ek olarak, dijital yaklaşımların uzman-hasta ilişkisinde zorluk yaratabileceği ve hastanın test sırasında gözlemlenmesi konusunda kısıtlılıklar taşıdığı belirtilmektedir. Her ne kadar dijital nöropsikoloji uygulamalarının yarattığı kısıtlılıklar mevcut olsa da, dijital yaklaşımlar hastalar, alandaki uzmanlar ve sağlık sistemi açısından önemli faydalar sağlama potansiyeline sahiptir. Bu nedenle, tüm taraflar açısından fayda sağlayacak akademik ve klinik çalışmaların yapılması önem taşımaktadır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Investigation of symptom-specific functional connectivity patterns in Parkinson’s disease
    (Springer-Verlag Italia S.R.L., 2025-06-14) Kıçik, Ani; Bayram, Ali; Erdoğdu, Emel; Kurt, Elif; Sarıdede, Dilek Betül; Cengiz, Sevim; Bilgiç, Başar; Hanağası, Haşmet; Öztürk Işık, Esin; Gürvit, Hakan; Tüzün, Erdem; Demiralp, Tamer
    Parkinson’s disease (PD) is a complex neurodegenerative disease, characterized by pronounced heterogeneity in symptoms. This study investigates the functional connectivity (FC) patterns associated with distinct symptom clusters, aiming to elucidate the heterogeneity in PD and uncover the neural mechanisms underlying its motor and cognitive symptoms. Resting-state functional MRI (rs-fMRI) data from 55 non-demented PD patients and 24 healthy controls (HC) were used to perform seed-to-seed FC analyses. A clustering algorithm was applied to the cognitive and motor scores of all PD patients to generate relatively homogeneous symptomatic subgroups. PD patients exhibited a general decrease in FC within a network comprising the sensorimotor network (SMN) and the visual network (VN) regions. Symptom-based clustering revealed three relatively homogeneous subgroups, exhibiting a gradient pattern: patients with greater motor deficits showed significant disconnection within the SMN, whereas patients with greater visuospatial deficits exhibited reduced FC in an extended subnetwork, with pronounced disconnections between the VN and SMN areas. Our study demonstrated a notable disconnection between the SMN and VN, indicating impaired visual-motor integration in PD. Stronger disconnection within the SMN was associated with greater motor dysfunction, and stronger visual-sensorimotor disconnections were associated with greater visuospatial deficits. These findings suggest that at least two separate routes of functional disconnection may be responsible for the inhomogeneous symptom distribution in PD.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Automated diagnosis of Alzheimer’s Disease using OCT and OCTA: a systematic review
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024-08-06) Turkan, Yasemin; Tek, Faik Boray; Arpacı, Fatih; Arslan, Ozan; Toslak, Devrim; Bulut, Mehmet; Yaman, Aylin
    Retinal optical coherence tomography (OCT) and optical coherence tomography angiography (OCTA) have emerged as promising, non-invasive, and cost-effective modalities for the early diagnosis of Alzheimer's disease (AD). However, a comprehensive review of automated deep learning techniques for diagnosing AD or mild cognitive impairment (MCI) using OCT/OCTA data is lacking. We addressed this gap by conducting a systematic review using the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. We systematically searched databases, including Scopus, PubMed, and Web of Science, and identified 16 important studies from an initial set of 4006 references. We then analyzed these studies through a structured framework, focusing on the key aspects of deep learning workflows for AD/MCI diagnosis using OCT-OCTA. This included dataset curation, model training, and validation methodologies. Our findings indicate a shift towards employing end-to-end deep learning models to directly analyze OCT/OCTA images in diagnosing AD/MCI, moving away from traditional machine learning approaches. However, we identified inconsistencies in the data collection methods across studies, leading to varied outcomes. We emphasize the need for longitudinal studies on early AD and MCI diagnosis, along with further research on interpretability tools to enhance model accuracy and reliability for clinical translation.