Nörodejeneratif Hastalıklarda Biyofiziksel Yaklaşımlar, Genetik Faktörler ve Yapay Zeka Uygulamaları
Özet
Bu kitap, nörodejeneratif hastalıklara biyofiziksel yaklaşımlar, genetik faktörler ve yapay zeka uygulamaları perspektifinden kapsamlı bir bakış sunmaktadır. Parkinson hastalığının biyofiziği incelenmekte, özellikle İnterlökin-18 (IL-18) gen varyasyonlarının hastalık gelişimine etkisi detaylandırılmaktadır. IL-18'in sinyalizasyon mekanizmaları ve merkezi sinir sistemindeki rolleri açıklanmış; gen varyasyonlarının Parkinson ve diğer nörodejeneratif hastalıklardaki etkisi ele alınmıştır. Multipl Skleroz bölümünde, manyetik rezonans görüntülemede sinyal faz kontrastının biyofiziksel mekanizmaları anlatılmakta ve yapay zeka tekniklerinin tanı, prognoz, tedavi optimizasyonundaki önemi vurgulanmaktadır. Yapay zeka uygulamaları sayesinde hastalık sürecinin detaylı analiz edilmesi ve kişiselleştirilmiş tedavi içeren modeller geliştirilebileceği belirtilmiştir. Epileptik nöbetlerin biyofiziksel modelleri bölümünde, epilepsinin dinamik sistemlerle incelenmesi, nöbetlerin mekanizmalarının anlaşılması için hesaplamalı modeller ve yapay zeka tabanlı tanı yöntemleri ele alınmıştır. EEG verilerinin makine öğrenimi algoritmaları ve yapay sinir ağları ile işlenmesiyle nöbetlerin tanısı ve sınıflandırması geliştirilmektedir. Kitapta biyofiziksel modellemenin önemi, dejenerasyon kavramı ve büyük veri analizi vurgulanırken, farklı nörodejeneratif hastalıkların mekanizmalarının detaylı ve çok disiplinli yaklaşımla çözümlenmesi gerektiği ortaya konulmuştur.
This book provides a comprehensive overview of neurodegenerative diseases through biophysical approaches, genetic factors, and artificial intelligence applications. The biophysics of Parkinson's disease is examined in detail, focusing on the role of Interleukin-18 (IL-18) gene polymorphisms in disease development. The signaling mechanisms of IL-18 and its role in the central nervous system are explained, highlighting its genetic variants' impact on Parkinson's and other neurodegenerative disorders. The Multiple Sclerosis section discusses the biophysical mechanisms underlying signal phase contrast in magnetic resonance imaging and emphasizes the importance of AI techniques in diagnosis, prognosis, and treatment optimization. AI applications enable detailed disease process analysis and personalized treatment modeling. The Epileptic Seizures section addresses biophysical models of epilepsy, using dynamic systems to understand seizure mechanisms and computational models for diagnosis facilitated by AI. EEG data are processed with machine learning algorithms and neural networks to improve seizure detection and classification. The importance of biophysical modeling, degeneration concepts, and big data analytics is underscored, advocating a multidisciplinary approach to unravel the mechanisms of various neurodegenerative diseases.
Atıf bilgisi
Nevra ALKANLI. (2024). Nörodejeneratif Hastalıklarda Biyofiziksel Yaklaşımlar, Genetik Faktörler ve Yapay Zeka Uygulamaları. Bidge Yayınları.
