Bölüm 8: Klinik Araştırmalarda MR Uygulamaları
MRI Applications in Clinical Research
Kursa geri dönBu ders, Manyetik Rezonans Görüntüleme (MR) teknolojisinin klinik araştırmalardaki ileri düzey uygulamalarına, özellikle Multipl Skleroz (MS) ve nöro-onkoloji alanlarına kapsamlı bir giriş niteliğindedir. Ders kapsamında MS'te fonksiyonel ağlar ve ağ çöküşü, ileri düzey MR biyobelirteçleri, beyin atrofisi değerlendirmesi, makine öğrenimi tabanlı biyolojik beyin yaşı tahmini ve beyin tümörlerinde yapay zeka destekli genetik mutasyon tespiti gibi konular ele alınmaktadır.
Ders sonunda katılımcıların geleneksel radyolojik bulguların ötesine geçerek MR görüntülemeyi kantitatif bir araştırma aracı olarak kullanabilmesi, nörodejeneratif hastalıkların progresyonunu analiz edebilmesi, spesifik lezyon tiplerini ayırt edebilmesi ve derin öğrenme modellerinin çoklu MR modaliteleri üzerinden genetik mutasyon veya klinik tahminlerde nasıl kullanıldığını yorumlayabilmesi hedeflenmektedir.
| Seviye | Orta |
| Kurs tipi | Ders, Video Serisi |
| Konu | Klinik Araştırmalarda MR Uygulamaları |
| By | TACTIX |
| Konuşmacı | Menno M. Schoonheim, Alessandro Cagol, David Van Nederpelt, Lonneke Bos, Michelle Jansen, Prof. Dr. Esin Öztürk Işık |
| Süre | Video serisi |
Ana Başlıklar
- MS'te fonksiyonel ağlar ve ağ çöküşü
- İleri MR biyobelirteçleri: santral ven işareti ve paramanyetik rim lezyonları
- Beyin atrofisi değerlendirmesi ve otomasyonu
- BrainAge yaklaşımı ve biyolojik beyin yaşı tahmini
- BrainAge yönteminin klinik ve araştırma kullanımı
- Radyogenomik yaklaşımlar ve yapay zeka uygulamaları
- Beyin tümörlerinde genetik mutasyon tespiti
Öğrenme Çıktıları
- Beyin ağlarındaki işlevsel ve yapısal değişikliklerin nörodejeneratif süreçleri nasıl etkilediğini açıklayabilme
- Santral ven işareti ve paramanyetik rim lezyonları gibi biyobelirteçlerin tanı ve progresyondaki klinik rolünü yorumlayabilme
- Kantitatif MR teknikleriyle doku yapısındaki patolojik değişimleri ayırt edebilme
- Otomatik beyin atrofisi ölçümlerinin çalışma prensiplerini ve klinik entegrasyon zorluklarını tanımlayabilme
- BrainAge algoritmasının temel yapısını ve hastalık progresyonunu öngörmedeki klinik değerini analiz edebilme
- Yapay zeka ve radyogenomik yaklaşımları kullanarak beyin tümörlerinde genetik özelliklerin nasıl değerlendirilebileceğini kavrayabilme
| Ders | Konu | Video |
|---|---|---|
| Ders 1 | Functional Networks in MS |  |
| Ders 2 | Advanced MRI Biomarkers in MS |  |
| Ders 3 | Brain Atrophy Assessment |  |
| Ders 4 | Introduction to BrainAge |  |
| Ders 5 | Clinical and Research Use of BrainAge |  |
| Ders 6 | Genetic Mutation Identification in Brain Tumors |  |