Sağlıklı ve KOAH'lı hastalarda elektrodermal aktivite sinyallerinin nonlineer analizi
Nonlinear analysis of electrodermal activity signals for healthy subjects and patients with copd
Yazar: ŞERİFE GÖKÇE ÇALIŞKAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET DİNÇER BİLGİN
Adnan Menderes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyofizik Ana Bilim Dalı / Biyofizik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Biyofizik = Biophysics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer hastalıkları-obstrüktif = Lung diseases-obstructive ; Doğrusal olmayan analiz = Nonlinear analysis ; Galvanik deri cevabı = Galvanic skin response

Özet:
Fizyolojik sistemlerden alınan sinyallerin nonlineer özellikler gösterdiği bilinmektedir. Son zamanlarda yapılan birçok çalışmada nonlineer analiz algoritmalarının kullanılmasıyla sinyal kompleksliği ile ilgili kantitatif bilgiler elde edildiği bildirilmektedir. Kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) dünyada giderek artan ölüm sebeplerinden biridir. Bu çalışmada kronik obstrüktif akciğer hastalığı olan hastalardan ve sağlıklı kişilerden kaydedilen elektrodermal aktivite sinyallerinin Lyapunov üsteli ve korelasyon boyutu gibi farklı nonlineer parametrelerinin incelenmesi amaçlanmaktadır.
Bu çalışmada 24 KOAH'lı hasta ve 6 sağlıklı kişiden kaydedilmiş olan elektrodermal aktivite sinyalleri analiz edilmiştir. Kayıt işlemi sırasında farklı zaman aralıklarında ses, dokunma ve derin nefes alma uyarıları verilmiştir. Analiz öncesinde sinyallerde gürültü azaltma işlemi yapılmıştır. Sinyaller teoriye uygun olacak şekilde faz uzayında yeniden oluşturulmuştur ve en büyük Lyapunov üsteli ile korelasyon boyutu değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca bireylerden eşzamanlı olarak kaydedilen EDA ve EKG sinyalleri sürekli dalgacık analizi kullanılarak enerji yoğunluğu ve aralarındaki korelasyon bakımından da incelenmiştir. 
Sonuçlara bakıldığında KOAH'lı gruplarda kaotikliğin KOAH derecesine bağlı olarak artış gösterdiği görülmüştür. Sistematik ses uyarısının rastgele ses uyarısına göre kaotikliği daha çok arttırdığı belirlenmiştir. Ayrıca kişilerin aynı tip ses uyarısına karşı zamanla habitüasyon geliştirdikleri de görülmüştür. Dokunma uyarısının sağ ya da sol kulağa uygulanmasının da verilen cevapta değişime neden olduğu gözlenmiştir.
Elde edilen sonuçlara göre fizyolojik sinyallerin nonlineer analizi ile kronik hastalıkların tanı ve teşhisinde klasik yöntemlere yardımcı yöntemlerin geliştirilebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
It is known that signals recorded from physiological systems represent nonlinear features.  Several recent studies report that quantitative information about signal complexity is obtained by using nonlinear analysis algorihms. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the causes of mortality worldwide with an increasing prevalence. This study aims to investigate different nonlinear parameters as Lyapunov exponent and correlation dimension of electrodermal activity signals recorded from healthy subjects and patients with COPD. 
Electrodermal activity signals recorded from 6 healthy subjects and 24 patients with COPD were analysed. Auditory, tactile and deep breathing stimuli were applied at different time intervals during the recording process.  Before the analysis denoising process was applied to the signals. 
Signals were reconstructed in the phase space compatible with theory and largest Lyapunov exponent and correlation dimension values were calculated. Furthermore EDA and ECG signals which were recorded simultaneously from the subjects were investigated by using continuous wavelet analysis with respect to energy density and correlation between them.
It has seen that for the patients with COPD the chaoticity increases with the increase in the grading of COPD. It was determined that systematic auditory stimuli increases chaoticity more than random auditory stimuli. Furthermore it was observed that participants develop habituation to the same auditory stimuli in time. Different results were found for the application of tactile stimuli to the right or left ear.
The results revealed that the nonlinear analysis of physiological data can be used for the development of new strategies for the diagnosis of chronic diseases.