Obezitenin elektroretinografi (ERG) sinyali üzerindeki etkisi
Effect of obesity on electroretnography (ERG) signal
Yazar: İREM ŞENYER YAPICI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN ARSLAN ; DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Obezite, vücuttaki yağ miktarının insan sağlığını bozacak miktarda artması sonucu ortaya çıkan bir sağlık sorunudur. Günümüzde prevelansı her geçen gün artan obezite, başta gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler olmak üzere dünya çapında geniş bir yayılım sergileyen bir halk sağlığı problemi haline gelmiştir. Obezite yanlızca bir estetik problem değil, aynı zamanda başta kalp damar hastalıkları olmak üzere diyabet, felç, eklem rahatsızlıkları, bazı kanser türleri gibi birçok sağlık sorunu ile yakından ilişkilidir. Bunun yanı sıra obezitenin göz üzerinde de olumsuz etkilerinin olduğu ve gerekli önlemlerin zamanında alınmaması durumunda geri dönüşümsüz görme kayıplarına neden olduğu ortaya koyulmuştur. Günümüzde klinik araştırmalarda göz hastalıklarının tanı ve teşhisinde Elektrookülografi (EOG), Elektroretinografi (ERG) ve Görsel uyarılmış potansiyel (VEP) gibi oküler elektrofizyolojik testler yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında da kullanılan ERG, bir ışık uyarana karşı rod, koni ve gangliyon hücrelerini içeren retina tabakasının kitlesel yanıtını inceleme imkânı vermektedir.
Literatürde ERG'den yararlanılrak retina kökenli hastalıkların tanı ve teşhisinin konulmasına yönelik çok sayıda çalışma mevcuttur. Ancak obezite ve ERG sinyalleri arasındaki ilişkiyi irdeleyen herhangi bir çalışmanın bulunmadığı tespit edilmiştir. Diğer taraftan klinik uygulamalarda obezitenin ölçülmesinde sıklıkla kullanılan vücut kitle indeksi (VKİ) parametresinin, obezite ile bağlantılı olan hastalıkların değerlendirilmesinde tek başına yeterli olmadığı ortaya koyulmuştur. Bundan dolayı bu tez çalışması kapsamında obezitenin flaş ERG (fERG) sinyalleri üzerindeki fizyolojik etkisi incelenmiştir. Bunun yanı sıra obezite ve derecelerini fERG sinyallerinden yararlanarak sınıflandırmak için otomatik bir karar destek sistemi önerilmiştir. 
Tez kapsamında sağlıklı, fazla kilolu, obez, morbid obez ve süper obez bireylerden kaydedilen fERG sinyallerinin rod, maksimum kombine ve koni yanıtları kullanılmıştır. Bu doğrultuda öncelikli olarak kurulan laboratuvar ortamında fERG sinyalleri için normal değerler tespit edilmiştir. Ardından Kısa Zaman Fourier Dönüşümü (KZFD), Sürekli Dalgacı Dönüşümü (SDD) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) yöntemleri ile obezite ve seviyelerinin fERG sinyalleri üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Daha sonra ADD ve Dalgacık Paket Dönüşümü (DPD) yöntemleri ile özellik çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler YSA ve parçacık sürü optimizasyonuna (PSO) dayalı olarak oluşturulan YSA modellerinde giriş olarak kullanılarak obezite seviyeleri sınıflandırılmıştır. Kullanılan iki modelin sınıflandırma işlemine ait performansları istatiksel açıdan karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Obesity is a health problem that arises as a result of an increase in the amount of fat in the body to an extent that will impair human health. Obesity, the prevalence of which is increasing day by day, has become a worldwide public health problem, especially in developed and developing countries. Obesity is not only an aesthetic problem, but also closely related to many health problems such as cardiovascular diseases, diabetes, stroke, joint disorders, and some types of cancer. In addition, it has been revealed that obesity has negative effects on the eye and causes irreversible vision loss if necessary precautions are not taken in a timely manner. Today, ocular electrophysiological tests such as Electrooculography (EOG), Electroretinography (ERG) and Visual Evoked Potential (VEP) are widely used in the diagnosis of eye diseases in clinical studies. ERG, which is also used in this thesis, provides the opportunity to examine the massive response of the retinal layer, which includes rod, cone and ganglion cells, to a light stimulus.
There are many studies in the literature on the diagnosis of retinal diseases by using ERG. However, it has been determined that there is no study examining the relationship between obesity and ERG signals. On the other hand, it has been demonstrated that the body mass index (BMI) parameter, which is frequently used to measure obesity in clinical practice, is not sufficient on its own in the evaluation of obesity-related diseases. Therefore, within the scope of this thesis, the physiological effect of obesity on flash ERG (fERG) signals was investigated. In addition, an automatic decision support system has been proposed to classify obesity and its levels using fERG signals.
Rod, maximum combined and cone responses of fERG signals recorded from healthy, overweight, obese, morbid obese and super obese individuals were used in the thesis. In this direction, normal values for fERG signals were determined in the laboratory environment established primarily. Then, the effects of obesity and its levels on fERG signals were analyzed with Short Time Fourier Transform (STFT), Continuous Wavelet Transform (CWT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) methods. Then, feature extraction was performed with DWT and Wavelet Packet Transformation (WPT) methods. Obesity levels were classified by using the obtained features as inputs in ANN models based on ANN and particle swarm optimization (PSO). The performances of the two models used in the classification process were compared statistically.