ISSN 1302-6631
 

Original Research (Original Article) 


Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures

İlknur Ucuz, Özlem Özcan, Burak Mete, Ali Arı, Burcu Kayhan Tetik, Kübra Yıldırım.

Cited by (1)

Abstract
Objective: One of the mechanisms proposed in the etiology of psychiatric disorders is the immunological and inflammatory processes. The aim of this study was to evaluate the neutrophil/lymphocyte ratio (NLR), platelet/ lymphocyte ratio (PLR), monocyte/lymphocyte ratio (MLR) and mean platelet volume (MPV) levels as an inflam-matory marker in childhood-onset psychiatric disorders and to evaluate the inflammation parameters in the etiology. Methods: The hemogram data of 165 patients with early onset schizophrenia, bipolar disorder, depressive disorder and anorexia nervosa and 70 healthy children and adolescents were evaluated. In this study, artificial neural net-works (ANN) are used for artificial intelligence-based computer aided system (CAS) design which can be able to help pediatric psychiatry specialists to diagnose easily and quickly. The data belonging to the patients were subjected to the normalization process in the designed system. Then, normalized data was entered to ANN and five outlets including four diseases and one test group were determined. The ANN model used has features of multilayer sensor network design. A three-tier cross validation method was used to test the success of the designed system. The three-tier cross- validation method is further divided into three parts. In each stage the first part was used for the test and the second and third parts was used for training. Results: The accuracy value of the model were calculated as 99%. Conclusion: These results show that the designed model gives robust and reliable results and can help the physicians in prediagnosis and differential diagnosis in clinical practice.

Key words: Artificial Intelligence, childhood onset psychiatric disorder, monocyte lymphocyte ratio, neutrophil-lymphocyte ratio, platelet-lymphocyte ratio



Çocukluk çağı başlangıçlı psikiyatrik hastalıklarda yapay zeka mimarileri ile inflamatuvar değerlendirme

Ozet
Amaç: Psikiyatrik hastalıklarda etiyopatogenezde öne sürülen mekanizmalardan biri immünolojik ve inflamatuvar süreçlerdir. Son yıllarda ucuz ve kolay bakılabilir bir yöntem olan hemogram verilerinin inflamatuvar belirteç olarak kullanılmasına olan ilgi giderek artmaktadır. Bu çalışmada çocukluk çağı başlangıçlı psikiyatrik bozukluklarda inflamatuvar belirteç olarak gündeme gelen nötrofil/lenfosit oranı, platelet/lenfosit oranı, monosit/lenfosit oranı ve ortalama trombosit hacmi düzeylerinin karşılaştırılması ile etiyolojide inflamasyon parametrelerinin değerlendirilme-si amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada çocuk psikiyatrisi yataklı servisinde tedavi gören erken başlangıçlı şizofreni, bipolar bozukluk, depresif bozukluk ve anoreksiya nervozalı 165 hasta ve 70 sağlıklı çocuk ve ergenin hemogram verileri kullanıldı. Bu çalışmada çocuk psikiyatrisi uzmanlarının hastalara tanı koymada zaman ve hız bakımından yardımcı olabilecek yapay sinir ağı (YSA) tabanlı bilgisayar destekli tanı sistemi (BDTS) tasarlandı. Tasarlanan sistemde ilk olarak hastaların verileri normalizasyon işlemine tabi tutuldu. Daha sonra normalize olan veriler YSA’nın girişine verilerek dört bozukluk ve bir test grubuna ilişkin beş çıkış belirlendi. Kullanılan YSA modeli Çok Katmanlı Algılayıcı Ağ Mimarisinin (ÇKAA) özelliklerine sahiptir. Tasarlanan sistemin başarısının sınanması için üç katmanlı çapraz doğrulama yöntemi kullanıldı. Bu yöntemin veri kümesi de üç parçaya ayrıldı. Her aşamada bir parça test için, ikinci ve üçüncü parçalar ise eğitim için kullanıldı. Sonuçlar: Tasarlanan sistemin kullanılan veri setindeki bozuklukları sınıflandırmadaki doğruluk oranı %99 olarak hesaplandı. Tartışma: Bu sonuçlar bu modellemenin hızlı ve güvenilir bir yöntem olarak çocuk psikiyatrisinde yukarıda tanımlanan hasta grupları için ön tanı ve ayırıcı tanıda kullanılabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, çocukluk çağı psikiyatrik bozuklukları, monosit/lenfosit oranı, nötrofil/ lenfosit oranı, platelet/lenfosit oranı


 
ARTICLE TOOLS
Abstract
PDF Fulltext
How to cite this articleHow to cite this article
Citation Tools
Related Records
 Articles by İlknur Ucuz
Articles by Özlem Özcan
Articles by Burak Mete
Articles by Ali Arı
Articles by Burcu Kayhan Tetik
Articles by Kübra Yıldırım
on Google
on Google Scholar
Article Statistics
 Viewed: 1097
Downloaded: 94
Cited: 1


This Article Cited By the following articles

Investigation of the relationship between inflammatory blood parameters and rosacea and demodex infestation
J Cosmet Dermatol 2019; (): .

1
 
How to Cite this Article
Pubmed Style

Ucuz I, Ozcan O, Mete B, Ari A, Tetik BK, Yildirim K. Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153


Web Style

Ucuz I, Ozcan O, Mete B, Ari A, Tetik BK, Yildirim K. Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. http://www.anadolupsikiyatri.net/?mno=56153 [Access: April 01, 2020]. doi:10.5455/apd.56153


AMA (American Medical Association) Style

Ucuz I, Ozcan O, Mete B, Ari A, Tetik BK, Yildirim K. Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153



Vancouver/ICMJE Style

Ucuz I, Ozcan O, Mete B, Ari A, Tetik BK, Yildirim K. Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153



Harvard Style

Ucuz, I., Ozcan, . O., Mete, . B., Ari, . A., Tetik, . B. K. & Yildirim, . K. (0) Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153



Turabian Style

Ucuz, Ilknur, Ozlem Ozcan, Burak Mete, Ali Ari, Burcu Kayhan Tetik, and Kubra Yildirim. 0. Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153



Chicago Style

Ucuz, Ilknur, Ozlem Ozcan, Burak Mete, Ali Ari, Burcu Kayhan Tetik, and Kubra Yildirim. "Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures." doi:10.5455/apd.56153



MLA (The Modern Language Association) Style

Ucuz, Ilknur, Ozlem Ozcan, Burak Mete, Ali Ari, Burcu Kayhan Tetik, and Kubra Yildirim. "Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures." doi:10.5455/apd.56153



APA (American Psychological Association) Style

Ucuz, I., Ozcan, . O., Mete, . B., Ari, . A., Tetik, . B. K. & Yildirim, . K. (0) Evaluation of inflammatory markers in childhood-onset psychiatric disorders by using artificial intelligence architectures. doi:10.5455/apd.56153