Beyin bilgisayar arayüz (BBA) sistemleri ile akıllı saat entegresi sağlanarak uyku apnesi sorununun tespit edilmesi
Detection of sleep apnea problem by integrating a smart clock with brain-computer interface (BBA) systems
Yazar: BURAK KAYA
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA REŞİT USAL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Beyin bilgisayar ara yüzleri (BBA) ve akıllı saatlerin uyku apnesi probleminin tespitine yönelik bir çözüm olarak kullanılması üzerine bir araştırma hedeflenmektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı BBA sistemleri ve akıllı saatlerin birleştirilerek, uyku apnesi sırasında belirli fizyolojik verilerin izlenmesi ve uygun müdahalelerin sağlanmasıyla hastaların yaşam kalitesini artırmayı amaçlamaktadır. 

Beyin sinyalleri ile kontrol sistemi devreye giren saat, uyku esnasında olan kişinin solunum, kalp ritmi, nabız, horlama şiddeti gibi değerlerini ölçerek analiz edecek ve uyku apnesi problemine dair belirtileri tespit edecektir. İlgili araştırma kapsamında Apple Watch Ultra 2 (denek 1-2) ve Huawei Watch Fit 2-5B9 | YDA-B09S (denek 3-4) kullanılmıştır. Saatin teknik özellikleri arasında EKG uygulaması, Uyku evrelerini içeren Uyku uygulaması, Yüksek ve düşük kalp atış hızı bildirimleri, Düzensiz ritim bildirimleri ve benzeri birçok uygulama bulunmaktadır. Bu sayede, uyku apnesi tanısı koymak için geleneksel olarak kullanılan kablolu yöntemlere ihtiyaç duyulmadan, hasta konforu artırılarak ve hastane ortamından bağımsız bir şekilde tespit ve müdahale sağlanabilecektir.

Uyku apnesi sırasında meydana gelen solunum durması gibi olayların beyin ölçümlerini otomatik olarak algılayan saatler, olası riskleri tespit ederek kişiye sinyal gönderebileceği gibi, uygun durumlarda müdahale edebilecektir. Bu sayede, hastaların yaşadığı olumsuz durumların önüne geçilerek, tedavi süreci daha etkin bir şekilde yönetilebilecektir.

Bu çalışma ile beyin bilgisayar etkileşimi ve akıllı teknolojilerin sağlık alanında nasıl kullanılabileceğine dair geçmiş araştırmalar üzerinden sınıflama yapılmaktadır. Çalışma kapsamında nitel araştırma tekniklerinden bibliyometrik analiz kullanılmakta ve bu bağlamda geçmişteki ilgili araştırmaların zaman içerisindeki gelişimi aktarılmaktadır. Ayrıca bir sonraki aşama için nicel analiz kullanılmakta, günümüz verilerinden örnek çıkarımlar elde edilerek geleceğe yönelik öngörülerde bulunulmaktadır. Bu iki yöntemin karma olarak aktarımı ile bilginin geniş kitleler için ulaşılabilir hale getirilmesi, uyku apnesi gibi yaygın sağlık sorunlarının erken teşhis edilmesi ve tedavi edilmesi açısından önemli bir adım olabilir.

Abstract:
A study is aimed at using brain-computer interfaces (BBAs) and smartwatches as a solution for detecting sleep apnea. This study aims to combine EEG-based BBA systems and smartwatches to monitor certain physiological data during sleep apnea episodes and provide appropriate interventions to improve patients' quality of life.

The watch, whose control system is activated by brain signals, will measure and analyse values such as respiration, heart rhythm, pulse, snoring intensity of the person during sleep and detect symptoms of sleep apnea problem. Apple Watch Ultra 2 (Subject 1-2) and Huawei Watch Fit 2-5B9 | YDA-B09S (Subject 3-4) were used within the scope of the related research. The technical features of the watch include ECG application, Sleep application including sleep phases, High and low heart rate notifications, Irregular rhythm notifications and many similar applications. In this way, detection and intervention will be provided without the need for wired methods traditionally used to diagnose sleep apnoea, increasing patient comfort and independent of the hospital environment.

Watches that automatically detect brain measurements of events like respiratory pauses during sleep apnea can send signals to the individual to alert them of potential risks and intervene as necessary. This proactive approach helps mitigate negative occurrences experienced by patients and facilitates more effective management of the treatment process.

In this study, a classification is made through past research on how brain-computer interaction and smart technologies can be used in the field of health. Within the scope of the study, bibliometric analysis, one of the qualitative research techniques, is used and in this context, the development of related researches in the past is conveyed over time. In addition, quantitative analysis is used for the next stage and predictions for the future are made by obtaining sample inferences from today's data. Making information accessible to large masses with the mixed transfer of these two methods can be an important step in terms of early diagnosis and treatment of common health problems such as sleep apnoea.