İnhalasyon anestezisinde sevofluran oranının neuro-fuzzy sistem ile kontrolü
Control of sevofluran rate with a neuro - fuzzy system in the inhalation anesthesia
Yazar: MUSTAFA TOSUN
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZET Anahtar kelimeler: Anestezi derinliği, Neuro-fuzzy kontrol, EEG güç spektrumu Cerrahi uygulamalarda genel anestezi sırasında anestezi derinliğinin belirlenmesi ve kontrolü önemli olmaktadır. Anestezi derinliği bir andan diğer ana değiştiği için mevcut tıbbi teknikler anestezi derinliğini tam bir kararlılıkla güvenli bir seviyede tutamamaktadır. EEG, anestezi derinliğini saptamada önemli bir yöntem olarak pek çok çalışmada önerilmiştir. Son yıllarda EEG'nin bu amaçla kullanımına olan ilgi artmıştır. Yapılan çalışmalarda anestezi dozu ile çeşitli EEG parametreleri arasında (EEG güç spektrumu, bispektral indeks (BIS) gibi) ilişki olduğu belirtilmiştir. Bu çalışmada 25 hastadan alınan nabız bilgisi ve EEG verilerinin güç spektrumu bilgisi geliştirilen Neuro-Fuzzy sisteme uygulanmıştır. Tasarlanan sistem yapay sinir ağı ve bulanık sistem olmak üzere iki bölümden oluşturulmuştur. Giriş katmanında 53, ara katmanda 27 ve çıkış katmanında 1 çıkış düğümü bulunan geri yayılmalı bir yapay sinir ağı (YSA) tasarlanmış ve kullanılmıştır. Yapay sinir ağı girişlerine 10 saniyelik EEG dilimlerinin spektral güç yoğunluğu (PSD) değerlerinin 1-50 Hz frekans aralığına karşılık gelen değerleri, o anki EEG diliminin aynı aralıktaki PSD değerlerinin toplamının anestezi öncesi alınan EEG diliminin PSD değerleri toplamına oranı, aynı şekilde EEG verilerinin PSD değerlerinin toplamının önceki EEG verilerinin PSD değerlerinin toplamına oranı ve önceki anestezik ilaç oranı bilgileri girilerek ağ eğitilmiştir. Eğitim sonucunda toplam hata 10"17 mertebelerinde elde edilmiştir. Bulanık sistem blokunda ise, o anki nabız değerinin bir önceki nabız değerine oranı bilgisi, o anki nabız değerinin operasyon öncesi nabız değerine oram ve yapay sinir ağı çıkışının bir önceki anestezik seviyeye oranı giriş değişkenlerine karşılık bulanık sistem çıkışında, % ilaç oranı kestirimi yapılmıştır. Tasarlanan Neuro-Fuzzy sistem 4 hastadan elde edilen 10 veri seti ile test edilmiştir. Anestezi seviyesine göre anestezik gaz kestiriminde, tasarlanan sistem ile başarılı sonuçlar elde edilmiştir. xıv

Abstract:
CONTROL OF SEVOFLURAN RATE WITH A NEURO-FUZZY SYSTEM IN THE INHALATION ANESTHESIA SUMMARY Key words: Depth of anesthesia, Neuro-fuzzy Control, EEG power spectrum. It is a significant problem to determine and to control the anesthesia depth during general anesthesia in surgical applications. Since the depth of anesthesia can vary from one moment to another, current medical technics have not the ability of holding anesthesia depth in exact stability and in a reliable level. EEG has been recommended in numerous studies on the determination of the anesthesia depth as a significat method. In recent years the interest in the use of EEG about the determination of the anesthesia depth has increased. A relation between anesthesia dose and various EEG parameters (EEG power spectrum, bispectral index (BIS) etc.)has been stated in the latest studies. In this study, power spectrum of the EEG data and the heartbeat data obtained from 25 patients has been applied to the designed Neuro-Fuzzy system. The designed system has been composed of two parts; one is an artificial neural network and the other is a Fuzzy system. A backpropagation artificial neural network has been developed which contains 53 nodes in the input layer, 27 nodes in the hidden and 1 node in the output layer. In the artificial neural network inputs, the power spectral density values corresponding 1-50 Hz frequency interval of the EEG slices which has 10 seconds of time interval, the ratio of the total of the PSD values of current EEG slice to the total PSD values of EEG slice of pre-anaesthesia, the ratio of the total PSD values of the EEG data to the total PSD values of the previous EEG data, and the previous anaesthetic gas ratio values have been applied and the network has been educated. At the end of the education total error has been found as 10"17. In the fuzzy system block, the ratio of current heartbeat to the previous one, the ratio of the current heartbeat to the pre-operation heartbeat, the ratio of the output of the artificial neural network to the previous applied anaesthetic gas have been applied as variables and in the system output gas ratio prediction has been obtained as percentage. The designed Neuro-Fuzzy system has been tested by using 10 data set obtained from 4 different patients. In the anesthetic gas prediction according to the anesthesia level, successful results have been obtained with the designed system. xv