Bu tədqiqat, Chiari malformasiyası Tip I bulunan kişilərde “beyin kötüyü distresi” olaraq adlandırılan işlevsel durumu EEG sinyallerinden belirlemek amacıyla CSF-EEG FusionNet adlı bir analiz hattı təklifktedir. Sistem; fasiləli ritmik delta fəaliyyəti (IRDA), EEG karmaşıklığını temsil ettiği iləri sürülen bir entropiyaya dəyəri və delta-alfa faz-amplituda uyğunlaşması olmak üzere üç xüsusilik hesablamaktadır. IRDA dəyərinin 3’ten büyük, entropiyanin 0,45’ten küçük və PAC dəyərinin 0,15’ten büyük olması durumunda qeyd “sıkıntı pozitiv” olaraq işaretlenmektedir.

Tədqiqatda yalnızca iki tək kanallı EEG kaydı dəyərlendirilmiştir. Birinci qeyd üçün IRDA 3,12, entropiya 0,42 və PAC 0,16 hesaplanarak pozitiv; ikinci qeyd üçün sırasıyla 1,90, 0,65 və 0,07 hesaplanarak neqativ təsnifat strukturlmıştır. Ancaq bu nəticələr btorımsız klinik diaqnozlarla, görüntüləmə bulgularıyla, hekim qiymətləndirməsiyle və ya cerrahi nəticələrla karşılaştırılmamıştır. Bu niyəle algoritmanın realten beyin kötüyü işlev bozukluğunu belirlediği değil, yalnızca müəllifın önceden seçtiği eşiklere göre iki kaydı ayırdığı gösterilmiştir.

Türkiyə baxımından qiymətləndirmə: Yaklaşım, Türkiyədə EEG sinyal işləmə, neyrocərrahiyyə, nevrologiya və biotibbi mühendisliği ekiplerinin birlikdə yürüteceği üsul geliştirme tədqiqatlarına başlangıç fikri storlayabilir. Fakat klinik istifadədan önce etika komitə razılıqlı və çok merkezli bir tədqiqat; açıqça diaqnozmlanmış xəstə və kontrol grupları; çok kanallı EEG; MRI və beyin-onurğa beyni mayesi axın ölçmələri; btorımsız uzman etikaetleri; körlenmiş test grubu və diaqnozsal doğruluk ölçütleri gereklidir. Tədqiqatdan Türkiyədəki Chiari xəstəlarının diaqnozsı, cerrahi gereksinimi, prognozu və ya tedavi seçimi hakkında birbaşa nəticə çıkarılamaz.

Tədqiqatnın en əhəmiyyətli sınırlılığı yalnızca küçük örneklem değildir. “FusionNet” adı bir makine öğrenmesi torı izlenimi oluşturmasına rtormen kullanılan üsul, öğreniləbilir çəkiləri bulunmayan üç eşikli bir mantık kuralıdır. Bundan əlavə entropiya və PAC kodlarının metinde diaqnozmlanan ölçütleri güvənilir biçimde hesaplayıp hesablamadığı belirsizdir. Tədqiqatnın görselleri ilə sayısal nəticələri arasında da əhəmiyyətli uyumsuzluklar bulunmaktadır. Bu niyəle tədqiqat, klinik biyobelirteç kanıtı değil, yeniden tasarlanması və btorımsız olaraq doğrulanması gereken bir kavram gösterimi olaraq dəyərlendirilmelidir.

Tədqiqatın çözmeye çalıştığı sorun nədir?

Tədqiqat, Chiari malformasiyası Tip I’de struktursal görüntüləmə bulguları ilə xəstəların bildirdiği belirtilər arasında her zaman açıq bir ilişki kurulamadığı varsayımından hareket etmektedir. Tədqiqatcı, MRI’ın anatomik strukturyı göstermesine karşılık EEG’nin sinir sistemindeki zamana btorlı işlevsel değişimleri ölçebiləceğini iləri sürmektedir.

Bu çerçevəde temel tədqiqat sorusu şöyledir: Tek kanallı bir EEG sinyalinden çıkarılan delta fəaliyyəti, sinyal karmaşıklığı və tezliklar arası eşleşme dəyərləri birleştirilərek Chiari malformasiyası ilə btorlantılı olduğu düşünülen bir “beyin kötüyü distresi” göstəricisi oluşturulabilir mi?

Tədqiqat bu soruyu klinik diaqnoz tədqiqatsı səviyyəinde sınamamaktadır. Yöntem yalnızca iki EEG kaydında çalıştırılmış və btorımsız doğruluk ölçməü strukturlmamıştır. Buna görə tədqiqat, üsulun teknik uygulanabilirliğini göstermeye tədqiqatkta; real klinik yararını və ya diaqnozsal geçerliliğini sübut etmir.

EEG vəriləri necə müəyyən edilmişdir?

Tədqiqatcı, EEG qeydlərinın PhysioNet üzerinde bulunduğunu və Chiari malformasiyası Tip I olan kişilərden rutin klinik qiymətləndirmə sırasında alındığını belirtmektedir. Örnekleme tezlikı 256 Hz olaraq vərilmiş və qeydlərin MATLAB uyumlu .mat dosyalarında saklandığı ifade edilmiştir.

Her qeyd üçün yalnızca tek bir EEG kanalının kullanıldığı, bu kanalın “beyin kötüyüyla ilişkili etkinliği açıq biçimde temsil ettiği” gerekçesiyle seçildiği yazılmıştır. Bununla belə aştorıdaki bilgilər təqdim edilməmişdir:

• PhysioNet vəri kümesinin tam adı, erişim numarası və ya btorlantısı,
• kullanılan dosyaların və qeyd bölümlerinin kimliyi,
• elektrod və ya kanal adı,
• referans elektrodu və EEG montajı,
• qeydlərin süresi,
• xəstəların yaşı, cinsiyeti, belirtiləri və tedavi durumu,
• Chiari diaqnozsının və “beyin kötüyü distresi” etikaetinin necə belirlendiği,
• artefaktların hansı ölçütlerle çıkarıldığı,
• etika komitə və ya vəri istifadə açıqlaması.

Bu eksiklikler niyəiyle analiz edilən qeydlərin yeniden bulunması və nəticələrin btorımsız olaraq tekrarlanması yüklenen tədqiqatdaki bilgilərle mümkün değildir. Tek kanalın beyin kötüyüna özgü bir sinyal storladığı da mənbə üçünde təcrübəsel olaraq gösterilmemiştir.

Ön işləmə necə strukturlmıştır?

Ham EEG sinyalleri önce görsel olaraq incelenmiş, ardından sıfır fazlı dördüncü dereceden Butterworth zolaq-keçirən filtreden geçirilmiştir. Geçiş bandı 0,5–40 Hz olaraq belirlenmiştir:

\[ x_f(t)=\operatorname{filtfilt}\left(B_{0.5-40\ \mathrm{Hz}},x(t)\right) \]

Çift yönlü filtfilt işləməi, filtrenin faz gecikməsini azaltmak üçün istifadə edilmişdir. Ancaq görsel artefakt yoxlamasini kimin yaptığı, göz hareketi, kas etkinliği, elektrod kopması və ya hareket artefaktlarının hansı kurallarla reddedildiği belirtilmemiştir.

IRDA xüsusiliği necə hesablanmışdır?

Aralıklı ritmik delta fəaliyyətini belirlemek üçün qısa zamanlı Fourier çevrilməsi uygulanmıştır. Kodda 512 örnekli Hamming penceresi, 400 örneklik örtüşme və 1.024 noktalı Fourier dönüşümü istifadə edilmişdir. 256 Hz nümunələmə hızında 512 örnek yaklaşık iki saniyelik pencereye karşılık gelmektedir.

Her zaman penceresinde 1–4 Hz aralığındaki spektral büyüklükler ortalanmıştır:

\[ D(k)= \frac{1}{N_\delta} \sum_{f=1\,\mathrm{Hz}}^{4\,\mathrm{Hz}} |S(f,k)| \]

IRDA puanı isə en yüksək delta büyüklüğünün zaman boyunca orta delta büyüklüğüne nisbətı olaraq hesablanmışdır:

\[ \mathrm{IRDA} = \frac{\max_k D(k)} {\operatorname{orta}_k D(k)} \]

Bu nisbət, qısamüddətli yüksək delta fəaliyyətinin orta etkinliğe göre ne kadar belirgin olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Bununla belə metin bu dəyəri “enerji” olaraq adlandırsa da kodda spektral güç olan \(|S|^2\) yerine spektral büyüklük \(|S|\) istifadə olunur. Bundan əlavə IRDA eşiği olan 3 dəyərinin btorımsız bir təlim və ya validasiya grubundan elde edildiği gösterilmemiştir.

Entropi realten nümunə entropiyayası midir?

Metinde “sample entropy”, yani nümunə entropiyayası hesaplandığı belirtilmektedir. Örneklem entropiyasi normal olaraq benzer sinyal örüntülerinin, belirli bir gömme boyutu və tolerans üçünde bir sonraki örnekte de benzer kalma mümkünlığına dayanır.

Ancaq sunulan MATLAB kodu şu büyüklüğü hesablamaktadır:

\[ E_{\mathrm{kod}} = -\ln \left[ \frac{1}{N-1} \sum_{n=1}^{N-1} \left| \frac{x_f(n+1)-x_f(n)} {x_f(n)} \right| \right] \]

Bu ifade standart nümunə entropiyayası değildir. Kodda örüntü uzunluğu, tolerans dəyəri və ya benzer dizi sayımı yoxdur. Bundan əlavə EEG sinyali sıfıra yaklaştığında paydadaki \(x_f(n)\) niyəiyle çok büyük dəyərlər, sonsuzluk və ya sayısal kararsızlık oluşabilir.

Buna görə tədqiqatda “entropiya = 0,42” və “entropiya = 0,65” olaraq bildirilən dəyərlərin standart nümunə entropiyayası şeklinde yorumlanması uygun değildir. Bu dəyərlər yalnızca mənbə kodda diaqnozmlanan xüsusi dönüşümün çıktılarıdır.

Faz-amplituda eşleşmesi necə müəyyən edilmişdir?

Tədqiqatda delta bandının genliği ilə alfa bandının fazı arasındaki ilişki PAC olaraq adlandırılmıştır. Önce EEG sinyali 1–4 Hz və 8–12 Hz bantlarına ayrılmıştır. Hilbert çevrilməsinden delta genliği \(A_\delta(n)\) və alfa fazı \(\phi_\alpha(n)\) elde edilmiştir.

Kodun amaçladığı hesablama yaklaşık olaraq şöyledir:

\[ M_{\mathrm{kod}} = \left| \frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} A_\delta(n) e^{j\phi_\alpha(n)} \right| \]

Bu dəyər sinyal genliğine btorlıdır və kodda mümkünlık dtorılımına və ya faz dilimlerine göre normalleştirilən standart bir modulasyon indeksi uygulanmamaktadır. “PAC > 0,15” eşiğinin fərqli cihaz, kanal və ya amplituda ölçeklerinde aynı anlama geleceği gösterilmemiştir.

Bundan əlavə kodda alpha_phase' biçiminde bir transpozisyon bulunmaktadır. Delta genliği ilə alfa fazı fərqli satır-sütun yönelimlerinde olduğunda MATLAB’ın sürümüne btorlı olaraq boyut uyuşmazlığı və ya iki boyutlu bir matris oluşabilir. Bu durumda mi tek sayı yerine bir vəktör hâline gelebilir və daha sonraki && təsnifat işləməi tədqiqatyabilir. Kaynak, kullanılan vəri yönelimini və çalışan kod çıktısını paylaşmadığı üçün bu sorun çözülememektedir.

“FusionNet” realten bir neyron şəbəkəsi mıdır?

Hayır. Yüklenen tədqiqatda eğitiləbilir qatlar, nöronlar, çəkilar, təkan fonksionu, optimizasyon algoritması, təlim dörütubəti və ya validasiya kümesi yoxdur. Sınıflandırma aştorıdaki sabit mantık kuralıyla strukturlmaktadır:

\[ \mathrm{Sıkıntı\ Bayrtorı} = (\mathrm{IRDA}>3) \land (E<0{,}45) \land (\mathrm{PAC}>0{,}15) \]

Üç koşulun tamamı doğruysa nəticə pozitiv, koşullardan biri bilə storlanmıyorsa neqativ vərilmektedir. Bu niyəle üsul, makine öğrenmesi torı değil, önceden diaqnozmlanmış eşiklere dayalı qayda əsaslı bir karar sistemidir.

Kod ayrıca “EEG Distress Index” dəyərini üç ham xüsusiliğin aritələmətik ortası olaraq yazdırmaktadır:

\[ I_{\mathrm{ham}} = \frac{\mathrm{IRDA}+E+\mathrm{PAC}}{3} \]

Özellikler fərqli ölçeklerde olmasına rtormen kodda normalleştirme və ya çəkilandırma strukturlmamıştır. IRDA sayısal olaraq diğer xüsusiliklerden daha büyük olduğu üçün ortayı doğal olaraq baskılamaktadır. Metinde “çəkilı katkı” və “normalize edilmiş xüsusilikler” ifadeleri kullanılsa da sunulan kod bu işləməleri içermemektedir.

İki EEG kaydında hansı nəticələr bildirilmişdir?

Birinci qeydtaki üç dəyər de önceden diaqnozmlanan eşiklerin pozitiv tarafında, ikinci qeydtaki üç dəyər de neqativ tarafındadır. Bu niyəle kural, birinci kayda pozitiv və ikinci kayda neqativ nəticə vərmiştir.

Ancaq tədqiqatda qeydlərin real klinik durumlarını gösteren btorımsız bir referans standart yoxdur. “Pozitif” və “neqativ” ifadeleri doktor tarafından vərilmiş klinik diaqnozlar değil, algoritmanın kendi eşik çıktılarıdır. Bu niyəle nəticələrdan doğruluk, həssaslıq, spesifiklik, pozitiv öngörü dəyəri, neqativ öngörü dəyəri və ya ROC eğrisi hesaplanamaz.

Sayfa 8 və 9’daki görseller nə göstərir?

Sayfa 8’de sunulan ilk qraf, yaklaşık on saniyelik bir EEG dalga biçimini göstərir. Grafiğin başlığı açıqça “Simulated EEG with IRDA”, yani “IRDA içeren simüle EEG” şeklindedir. Şekil açıqlamasında isə bunun ham EEG sinyalini temsil edeceği qeyd edilmişdir. Bu durum tədqiqatın real xəstə qeydləri kullandığı istiqamətindeki temel iddiayla uyuşmamaktadır.

Sayfa 9’daki spektrogram, yaklaşık 0–130 Hz tezlik aralığını göstermekte və aştorı tezliklarda daha yüksək spektral büyüklük sergiləmektedir. Ancaq hansı xəstə kaydına ait olduğu, hansı zaman aralığının kullanıldığı və 0,5–40 Hz filtre uygulanmasına rtormen 40 Hz üzerindeki alanın niyə gösterildiği açıqlanmamışdır.

Aynı sayfadaki xüsusilik katkı qrafiğinde IRDA çubuğu yaklaşık 1,4, entropiya çubuğu yaklaşık 2,5 və PAC dəyəri sıfıra yakın görünmektedir. Bu dəyərlər nəticə cədvəlsundaki 3,12, 0,42 və 0,16 dəyərləriyle eşleşmemektedir. Alt kısımdaki cədvəl isə metindeki iki qeyd dəyərlərini tekrar etmektedir.

Buna görə görseller, analiz edilən real iki kaydın doğrulanabilir çıktıları olaraq kullanılamamaktadır. Grafikler ilə nəticə cədvəlsu arasındaki uyumsuzluk düzeltilmeden tədqiqatın görsel kanıt zinciri tamamlanmış değildir.

Sonifikasyon ne amaçlamaktadır?

Tədqiqat, filtrelenmiş EEG sinyalini işitsel bir biçime dönüştürmeyi de təklifktedir. EEG genliği 0–1 aralığına ölçeklenmekte, ardından 300–3.000 Hz arasındaki ses tezliklarına eşlenmektedir. Sınıflandırma pozitivse ayrıca 1.200 Hz’lik yarım saniyelik bir uyarı sesi oluşturulmaktadır.

Bu bölüm erişiləbilirlik və sürətli algılama açısından yaratıcı bir fikir sunmaktadır. Ancaq ses dönüşümünün EEG xüsusiliklerini güvənilir biçimde koruduğu, klinisyenlerin bu sesi ayırt edebildiği və ya sonifikasiyaun görsel analizden daha iyi nəticə vərdiği test edilmemiştir. Sonifikasyon, tədqiqatın diaqnozsal doğruluğunu artıran doğrulanmış bir biləşen değildir.

Kod üçündeki klinik yönlendirme niyə sorunludur?

Pozitif nəticə alındığında kod şu anlama gelen bir mesaj üretmektedir: “Beyin sapı sıkıntısı mümkün; iləri görüntüləmə və ya dekompresyon görüşmesi düşünün.”

Bu öneri yalnızca üç təcrübəsel eşiğe və iki kayda dayanan bir sistem üçün desteklenmemektedir. Tədqiqat cerrahi gereksinimi, tedavi yararını və ya dekompresyon kararını yoxlamamiştir. Bu niyəle kodun klinik öneri üreten satırı tədqiqat amaçlı prototipten çıkarılmalı və sistem herhansı bir xəstə yönetimi kararında kullanılmamalıdır.

Tədqiqatnın desteklediği nəticələr

• EEG sinyaline 0,5–40 Hz zolaq-keçirən filtre, STFT və Hilbert çevrilməsi uygulanabilmektedir.
• Delta etkinliği, kodda diaqnozmlanan xüsusi entropiyaya dəyəri və delta-alfa eşleşmesi aynı analiz hattında hesaplanabilmektedir.
• Önceden diaqnozmlanan üç eşik, vərilən iki sayı dizisini biri pozitiv, diğeri neqativ olacak biçimde ayırmaktadır.
• EEG vərisi görselleştiriləbilir və ses biçimine dönüştürülebilir.
• Yöntem daha kapsamlı bir klinik validasiya tədqiqatsı üçün başlangıç prototipi olaraq yeniden geliştiriləbilir.

Tədqiqatnın kanıtlamadığı nəticələr

• CSF-EEG FusionNet’in beyin kötüyü distresinı doğru biçimde belirlediği kanıtlanmamıştır.
• IRDA, entropiya və PAC dəyərlərinin Chiari malformasiyasına özgü olduğu gösterilmemiştir.
• “Pozitif” və “neqativ” qeydlar btorımsız klinik referanslarla etikaetlenmemiştir.
• Algoritmanın duyarlılığı, özgüllüğü və ya yanlış pozitiv nisbətı hesaplanmamıştır.
• Tek bir EEG kanalının beyin kötüyündaki işlevi özgül biçimde temsil ettiği gösterilmemiştir.
• Eşiklerin yeni xəstəlarda və ya fərqli EEG cihazlarında geçerli olduğu gösterilmemiştir.
• Yöntemin MRI’a diaqnozsal katkı storladığı müqayisəlı olaraq test edilmemiştir.
• Algoritmanın xəstə takibi, cerrahi seçimi və ya tedavi kararı üçün kullanılabiləceği kanıtlanmamıştır.
• Tədqiqatda eğitilmiş bir neyron şəbəkəsi və ya makine öğrenmesi modeli yoxdur.
• Sonifikasyonun klinik yorumlamayı iyiləştirdiği gösterilmemiştir.

Tədqiqatnın olumlu yönleri nelerdir?

Tədqiqat, struktursal görüntüləmə ilə işlevsel sinyal analizini birlikdə düşünmeye yönelik anlaşılır bir tədqiqat sorusu ortaya koymaktadır. Kullanılan filtre, STFT və Hilbert çevrilməsi gibi sinyal işləmə adımları açıq kod parçalarıyla sunulmuş, temel eşikler görünür biçimde qeyd edilmişdir.

Yöntemin basit olması, hansı koşulun pozitiv nəticə ürettiğinin takip edilmesini kolaylaştırmaktadır. Tədqiqat ayrıca küçük vəri kümesini və daha büyük, çok kanallı vəriyle validasiya gereksinimini kendi məhdudiyyətləri arasında kabul etmektedir.

EEG’nin görsel və işitsel temsillerinin birlikdə düşünülmesi de gelecekte kullanıcı arayüzü və ya təlim araçları açısından araştırılabiləcek bir fikir sunmaktadır.

Başlıca üsulsel məhdudiyyətlar nelerdir?

En temel məhdudiyyət, yalnızca iki EEG kaydının bulunmasıdır. İki gözlemden bir sınıflandırıcının güvənilirliği və ya ümumilənebilirliği ölçülemez. Veri seçimi ilə eşik belirleme işləməlerinin aynı qeydlar üzerinde strukturlmış olması mümkünlığı da aşırı uyum riskini artırmaktadır.

İkinci məhdudiyyət, btorımsız klinik referans etikaetlerinin bulunmamasıdır. Algoritma çıktısının realten beyin kötüyü distresina karşılık gelip gelmediği bilinmemektedir. Pozitif və neqativ təsnifatlar, algoritmanın kendi kuralları kullanılarak oluşturulmuştur.

Üçüncü məhdudiyyət, vəri kayntorının yeniden üretiləbilir biçimde diaqnozmlanmamasıdır. Veri kümesi erişim numarası, kanal, qeyd süresi və dosya adı vərilmediği üçün nəticələrin başka bir tədqiqatcı tarafından aynı vərilərle tekrarlanması mümkün değildir.

Dördüncü məhdudiyyət, metin ilə kod arasındaki uyumsuzluktur. “Sample entropy” adı vərilən işləmə standart nümunə entropiyayası değildir. PAC hesabı normalleştirilmemiştir və vəktör boyutu sorunu içermektedir. “Ağırlıklı və normalize edilmiş birleşik indeks” ifadesi de kodda karşılık bulmamaktadır.

Beşinci məhdudiyyət, sayfa 8–9’daki görsellerin nəticələrla uyuşmamasıdır. Simüle EEG başlıklı qraf və fərqli xüsusilik dəyərləri, real vəri analizi iddiasını desteklememektedir.

Son olaraq tədqiqat, hakem qiymətləndirməsinden geçmemiş bir storlık bilimleri preprintidir. Mevcut nəticələr xəstə diaqnozsı və ya tedavi kararı üçün kullanılabiləcek kanıt səviyyəinde değildir.

Tədqiqatnın Yöntemi və Bulguları

Analiz hattının teknik xülasəi

Eşikler və bildirilən nəticələr

Listelenen dəyərlər kodda vərilən ham orta formülüne uygulanırsa birinci qeyd üçün yaklaşık 1,23, ikinci qeyd üçün yaklaşık 0,87 elde edilmektedir. Ancaq bu ortalar fərqli ölçeklerdeki xüsusilikleri birbaşa topladığı üçün karşılaştırılabilir bir klinik indeks oluşturmaz. Tədqiqat da bu iki indeks üçün klinik eşik və ya yorum aralığı diaqnozmlamamıştır.

Tanısal validasiya üçün eksik olan biləşenler

Daha güvənilir bir tədqiqat necə tasarlanmalıdır?

İlk olaraq kullanılacak vəri kümesi tam erişim numarası, xəstə kodları, qeyd süreleri, kanal montajı və klinik etikaetleriyle açıqlanmalıdır. EEG qeydləri yalnızca algoritmayı geliştiren kişi tarafından değil, algoritma sonucundan habersiz uzmanlar tarafından dəyərlendirilmelidir.

IRDA belirleme üsulu btorımsız anotasyonlarla karşılaştırılmalı; nümunə entropiyayası standart matematiksel diaqnozmıyla, açıq gömme boyutu və tolerans parametreleriyle hesaplanmalıdır. PAC üçün faz və amplituda bantlarının istiqaməti, faz dilimleri, normalleştirme üsulu və sıfır dtorılımına karşı anlamlılık testi açıq biçimde vərilmelidir.

Eşikler təlim grubunda belirlenmeli və değiştirilmeden btorımsız test grubuna uygulanmalıdır. Sonuçlarda həssaslıq, spesifiklik, yanlış pozitiv və yanlış neqativ nisbətları, ROC-AUC, güvən aralıkları və kalibrasiya ölçütleri raporlanmalıdır.

Son olaraq EEG nəticələri yalnızca MRI struktursıyla değil; belirtilər, nevrologiyak muayene, beyin-onurğa beyni mayesi axın qiymətləndirməsi və takip nəticələri gibi btorımsız klinik bilgilərle karşılaştırılmalıdır. Böyle bir validasiya strukturlıncaya kadar sistem diaqnoz aracı olaraq değil, təcrübəsel bir sinyal işləmə prototipi olaraq kalmalıdır.

Kaynak və Yöntem Notu

Tədqiqatnın tam özgün adı:CSF-EEG FusionNet: A Novəl EEG-Based Algorithm for Detecting Brainstem Distress in Chiari Malformation Patients

Yazar: Rajendra Nath Dasari.

Eş birinci müəllif və ya eş katkı bilgisi: Tədqiqat tek müəlliflıdır; eş katkı bilgisi yoxdur.

Sorumlu müəllif: Resmî SSRN kaydında Rajendra Nath Dasari ilətişim müəllifı olaraq gösterilmektedir. Yüklenen tədqiqatda e-posta adresi vərilməmişdir.

Kurumsal btorlantı: Başlık sayfasında Wake Early College of Health and Sciences yazmaktadır. Resmî SSRN kaydında Wake Tech Community College bilgisi yer almaktadır. Kurum bilgilərindeki fərqlilık tədqiqat üçünde açıqlanmamışdır.

DOI: 10.2139/ssrn.7192158.

SSRN qeyd tarihi: 29 Temmuz 2026.

Yayın platformu: SSRN.

Dergi: Yüklenen sürüm üçün kabul edilmiş və ya yayımlanmış bir hakemli dergi bilgisi yer almır.

Özgün yayınevi: Bulunmamaktadır. SSRN erken mərhələ tədqiqatların paylaşıldığı bir preprint platformudur; hakemli dergi və ya makale yayınevi değildir.

Yayın yılı: 2026.

Kaynak türü: EEG sinyal işləmə, eşik tabanlı təsnifat və sonifikasiya içeren üsul preprinti.

Hakemlik durumu: Tədqiqat resenziyadan keçməmişdir. Storlıkla ilgili nəticələri kesin və ya klinik olaraq uygulanabilir bulgular şeklinde dəyərlendirilmemelidir.

Resmî mənbə btorlantısı:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7192158

Yazar katkıları: Tek müəlliflı olmasına rtormen ayrı bir CRediT katkı bildirimi təqdim edilməmişdir.

Fon desteği: Yüklenen tədqiqatda fon desteği bilgisi yer almır.

Çıkar çatışması: Yüklenen tədqiqatda maraqlar toqquşması bildirimi yer almır.

Etik və vəri istifadəı: Etik kurul, məlumatlandırılmış razılıq, vəri istifadə izni və ya anonimleştirme prosedürü hakkında ayrı bir açıqlama yoxdur. Kamuya açıq bir PhysioNet vəri kümesinin kullanıldığı belirtilmekte, fakat vəri kümesi erişim numarası vərilmemektedir.

Kod və vəri çıxışı: MATLAB kod parçaları metin üçünde vərilmiştir; çalışan kod paketi, sürüm bilgisi, btorımlılıklar, kullanılan real vəri dosyaları və ya kamuya açıq depo btorlantısı təqdim edilməmişdir.

Bu türkcə yoxlama, yüklenen tədqiqatın 11 sayfası; üsul açıqlamaları, MATLAB kodu, nəticə cədvəlsu, sayfa 8’deki EEG qrafiği, sayfa 9’daki spektrogram və xüsusilik katkı qrafiği, tartışma, nəticə və mənbəça dəyərlendirilərek hazırlanmıştır. Bilimsel açıqlama tədqiqatın kendi içeriğine dayandırılmış; dış mənbəlar yalnızca başlık, müəllif, DOI, SSRN qeyd tarihi, ilətişim müəllifı və yayın statüsünün bibliyoqraf doğrulanması amacıyla istifadə edilmişdir.

Tədqiqatnın başlıca məhdudiyyətləri; yalnızca iki kaydın dəyərlendirilmesi, btorımsız klinik referans etikaetinin bulunmaması, vəri kayntorının yeniden üretiləbilir biçimde açıqlanmaması, standart olmayan entropiya hesabı, PAC kodundaki boyut və normalleştirme sorunları, makine öğrenmesi modeli bulunmaması və görsel nəticələrin cədvəl dəyərləriyle uyuşmamasıdır.

Tədqiqatdaki pozitiv təsnifat, klinik beyin kötüyü işlev bozukluğu diaqnozsı değildir. Kodun iləri görüntüləmə və ya dekompresyon görüşmesi öneren bölümü doğrulanmış bir klinik qərar dəstəyine dayanmamaktadır və xəstə bakımında kullanılmamalıdır.

Kaynakçada bazı tədqiqatlar iki kez listelenmiş və atıf biçimleri tutarsız istifadə edilmişdir. Bu durum bibliyoqraf düzenleme strukturlması gerektiğini göstərir; ancaq yüklenen tədqiqat, atıf strukturlan mənbəların DOI və ya rəsmi btorlantılarını sunmadığından bütün mənbəların kimliyi yalnızca tədqiqat üçünden doğrulanamamaktadır.