Zaman gecikmeli yapay sinir ağları tabanlı apne tespiti ve karşılaştırmalı analizi
Time delay neural network based apnea detection and comparative analysis
Yazar: ONUR PEKER
Danışman: PROF. DR. ATİLA YILMAZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Uyku apnesi, uyku esnasında, nefesin en az 10 saniye boyunca durması olarak tanımlanmaktadır. Bu apneler hastalığın şiddetine bağlı olarak gece boyunca yüzlerce kez  meydana gelebilir. Hastanelerde yer alan uyku odalarındaki doluluk ve maliyet, apne tespit sürecini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle uyku odalarının yoğunluğunu azaltmak ve uyku apne tespit oranını artırmak için, hastane dışında taşınabilir cihazlar ile bir ön elemeye ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu çalışmada amaç, apne hastası için, polisomnografi gibi standart ancak daha karmaşık testlerin gerekliliğine karar verecek, ön tarama amaçlı kullanılan taşınabilir kayıt cihazlarıyla kayıt edilen fizyolojik sinyalleri inceleyerek, sınıflandırmada kullanılabilecek en iyi veri grubunu ortaya çıkarmaktır. Bunun için öncelikle hava akışı, oksijen doyum oranı ve EKG sinyallerini ayrı ayrı kullanarak gerçek zamanlı apne tespiti yapılmaktadır. Apne tespiti için sinyallerin her birinden farklı dinamik özellik çıkarımları elde edilerek, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilmektedir. Yapay sinir ağları örnek bir durumda taşınabilir cihazlardan elde edilen gürültülü kayıtlarda, karma veri girişi ile eğitilen yapay sinir ağı, uzman tarafından işaretlenmiş veriler üzerinden %89.6 gibi yüksek tespit oranı ile çalışmaktadır.
Çalışmanın devamında apne şüphesi olan kişiler için, elde edilen fizyolojik sinyalleri inceleyen ve apne işaretlemesi amaçlı veri eşleşmesi analizi yapan, bir yazılım platformu geliştirilmiştir. Bu yazılım platformu ile üçüncü düzey kayıt sistemlerinden elde edilen hava akışı, oksijen saturasyonu ve EKG sinyalleri kullanılarak apne tespiti yapılabilmektedir. Apne tespiti için sinyallere uygun öznitelik çıkarımları yapılarak, arayüzden seçilebilen yapay sinir ağlarına giriş olarak verilmekte, öğrenme ve test aşamaları gerçekleştirilmektedir.

Abstract:
Sleep apnea is described as a cessation of breath for at least 10 seconds during the sleeping. These apneas can occur in hundreds depending on the severity of the disease during the sleep. Busy schedules and high costs of sleep laboratories in hospitals make apnea diagnosis in the society difficult task. In order decrease loads of sleep laboratories and increase the number diagnostic attempts with a low cost, there is a need for using portable apnea devices which can trace possible apnea patients out of hospitals. 
The purpose of this study is to analyze and reveal the proper combination sets of physiological signals for detecting apnea episodes in order to decide whether the standard but more complicated polysomnography test stage might be required or not for possible apnea patients by examining physiological signals recorded by portable recording devices used for prescreening purposes. Thus, air flow, oxygen saturation and ECG signals are used separately for apnea detections. For this reason, neural networks are trained and tested by extracted dynamic features associated with each signal. For a sample case, the neural network trained with hybrid (including three channels) data generated from the recordings obtained by the portable recording device has shown 89.6% high detection rate based on the expert scores.
In the last phase of the study, a software interface was also developed in order to examine obtained physiological signals for possible apnea patients and the data analysis useful for apnea scoring and labeling. With the tools provided by the interface using third level portable apnea device definition, three channels, namely air flow, oxygen saturation and ECG signal, can be examined comprehensively for general apnea analysis. In order to have detailed analysis, embedded neural network topologies can be chosen through the designed interface and associated features that are derived for each corresponding channels can be used in this platform for implementing training and testing phases.