Derin öğrenme ağ yapılarının uyku evreleme problemlerine uygulanması
Application of deep learning architectures on sleep staging problems
Yazar: ENES EFE
Danışman: PROF. DR. SERAL ÖZŞEN
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Ayrık kosinüs dönüşüm = Discrate cosine transform ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Uyku evreleri = Sleep stages ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory

Özet:
Uyku, metabolizmayı yavaşlatarak vücudu rahatlatır ve dinlendirir, uyandığımızda fiziksel olarak
daha güçlü ve zinde olmamızı sağlar. Ancak insanlarda meydana gelebilecek bir uyku bozukluğunda bu
süreç tersine döner ve vücutta çeşitli rahatsızlıklar meydana gelir. Uyku evrelerinin belirlenmesi, bu tür
uyku bozukluklarının teşhis ve tedavisi için hayati önem taşımaktadır. Bununla birlikte, uyku aşamalarının
manuel olarak puanlanması yorucu, zaman alıcıdır ve önemli ölçüde uzmanlık gerektirir. Aynı zamanda
uzmanlar arasındaki deneyim ve yorumlama farklılıkları da manuel uyku evrelemeyi bir derecede
nesnellikten uzaklaştırmaktadır. Derin öğrenme teknikleri bu süreci otomatikleştirebilir, bu sorunların
üstesinden gelebilir ve daha tutarlı sonuçlar üretebilir. Bu amaçla üç farklı çalışma yapılmıştır. Bunlardan
ilki giriş verilerinin en doğru temsilini bulabilmek adına Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (KZFD), Ayrık
Dalgacık Dönüşümü (ADD), Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD), Hilbert-Huang Dönüşümü (HHD), Ayrık
Gabor Dönüşümü (AGD), Hızlı Walsh-Hadamard Dönüşümü (HWHD), Choi-Williams Dağılımı (CWD)
ve Wigner-Willie Dağılımı (WWD) ile elde edilen Zaman-Frekans bileşenlerinin tek kanallı
elektroensefalogram (EEG) tabanlı gözetimli derin bir Evrişimsel Sinir Ağına (ESA) verilmesi ve otomatik
uyku evreleme işleminin gerçekleştirilmesidir. Yapılan bu çalışmada elde edilen sonuçlar, giriş verilerinin
en doğru temsili için kullanılan dönüşüm yöntemlerinin, zaman, frekans veya non-linear özelliklerin elde
edildiği manuel yani el-yapımı özellik çıkarımına dayalı geleneksel yöntemlerden çok daha iyi olduğunu
göstermiştir. İkinci yapılan çalışma temel olarak dengesiz verisetlerinde sınıflandırma problemini Siyam
Sinir Ağları'nın yardımıyla çözmeyi amaçlamaktadır. Ağ tasarımı sırasında, benzerlik skorunu
hesaplayabilmek için Öklid, Manhattan, Jaccard, Kosinüs, Canberra, Bray-Curtis ve Kullback-Leibler
Diverjans olmak üzere yedi farklı mesafe ölçüm yöntemi seçilmiştir. Bu sayede, derin öğrenme ve SSA'lara
dayalı otomatik uyku evrelemesi için yeni bir rekabetçi yöntem türetilmiştir. Son olarak eğitim veri
dengesizliği problemini çözmek için Odak Kaybı (OK) ve AKD yöntemlerini kullanan yeni bir hibrit sinir
ağı mimarisi önerilmiştir. Model, k-kat çapraz doğrulama (KÇD) (kişi bazlı) kullanılarak dört farklı
veritabanında eğitilmiş ve en yüksek puan iki kanal (EEG-Elektrookülogram (EOG)) kullanıldığında
%87,11 doğruluk, %81,81 Kappa puanı ve %79,83 MF1 olarak elde edilmiştir. Yaklaşımımızın sonuçları,
mevcut yöntemlerle karşılaştırıldığında umut vericidir.

Abstract:
Sleep relaxes and rests the body by slowing down the metabolism, making us physically stronger
and fitter when we wake up. However, in a sleep disorder that may occur in humans, this process is reversed,
and various disorders occur in the body. Therefore, the determination of sleep stages is of vital importance
for the diagnosis and treatment of such sleep disorders. However, manual scoring of sleep stages is tedious,
time-consuming, and requires considerable expertise. It also suffers from inter-observer variability. Deep
learning techniques can automate this process, overcome these problems, and produce more consistent
results. For this purpose, three different studies were conducted. Firstly, Time-Frequency components
obtained by Short Time Fourier Transform, Discrete Wavelet Transform, Discrete Cosine Transform,
Hilbert-Huang Transform, Discrete Gabor Transform, Fast Walsh-Hadamard Transform, Choi-Williams
Distribution, and Wigner-Willie Distribution were classified with a supervised deep convolutional neural
network to perform sleep staging. The results obtained in this study showed that the transformation methods
used for the most accurate representation of the input data are much better than the traditional methods
based on manual feature extraction, where time, frequency, or nonlinear features are obtained. The second
study aims to solve the classification problem in imbalanced datasets with the help of Siamese Neural
Networks. Seven distance measurement methods were chosen to calculate the similarity score during the
network design: Euclidean, Manhattan, Jaccard, Cosine, Canberra, Bray-Curtis, and Kullback-Leibler
Divergence. Thus, a new competitive method for automatic sleep staging based on deep learning and SNNs
has been derived. Finally, a new hybrid neural network architecture is proposed using focal loss and discrete
cosine transformation methods to solve the training data imbalance problem. The model was trained on
four different databases using k-fold cross-validation (subject-wise), and the highest score was 87.11%
accuracy, 81.81% Kappa score, and 79.83% MF1 when using two channels (EEG-EOG). The results of our
approach are promising when compared to existing methods.