Online uyku izleme ve evreleme sistemi için sinyal bileşenlerinin çıkarımı
Extraction of signal components for online sleep tracing and staging system
Yazar: CÜNEYT YÜCELBAŞ
Danışman: DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Uyku rahatsızlıkları ve bozuklukları kişilerin günlük hayatını önemli derecede etkilemektedir. Uyku rahatsızlıkları ve uyku ile ilgili hastalıkların tespit edilmesinde uygulanan ortak işlem uyku evreleme işlemidir. Bu işlem oldukça yorucu, zaman alıcı, deneyim isteyen ve uzmanlar arasında görüş ayrılıklarına yol açabilen bir işlemdir. Bu ve benzeri nedenlerden dolayı otomatik uyku evreleme sistemleri tasarlanmaktadır. 
Otomatik uyku evreleme sistemlerinin uzmanlar tarafından kabul edilebilmesi yüksek performanslar sergilemelerine, daha güvenilir ve kullanışlı olmalarına bağlıdır. Sistemlerin yüksek performans elde etmeleri ise, üzerinde çalışılan EEG gibi kayıtlardan gürültülerin temizlenmesi ve sistem performansını olumsuz etkileyen durumların ortadan kaldırılması ile mümkündür. Başka bir ifade ile birçok gürültünün incelenen sinyalde var olması sistemlerin performansını önemli derecede düşürmektedir. 
Bu tez çalışmasında Polisomnografi cihazlarına entegre edilebilecek yeterliliğe sahip yüksek performanslı bir otomatik uyku izleme ve evreleme sistemi için ilgili sinyal bileşenlerinin etkin ve doğru şekilde çıkarımı amacıyla bazı otomatik sistemler tasarlanmıştır. Çalışmanın genelinde Konya Necmettin Erbakan Üniversitesi Meram Tıp Fakültesi Uyku Laboratuarında 47 kişiden gece boyunca kaydedilen elektroensefalogram (EEG), elektrookülogram (EOG) ve elektromiyogram (EMG) sinyalleri kullanılmıştır.  Çalışma ana hatlarıyla veri kaydı, sinyal temizleme, veri çıkarımı ve uyku evreleme sistemleri olmak üzere 4 bölümden oluşmaktadır. 
Çalışmadaki ikinci ve en önemli aşamalarından biri olan sinyal temizleme bölümünde kaydedilmiş veriler üzerinde gerekli artefakt eleme ve sinyallerdeki istenmeyen durumların ortadan kaldırılması ile ilgili işlemler başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda diğer bölümlerdeki uygulamalarda da kayda değer yüksek performanslı sonuçlara ulaşılmıştır. Sinyal temizleme aşamasında gerçekleştirilen sinyallerdeki major vücut hareketi, aşırı yükselmeler ve elektrot kopma durumlarının otomatik tespit edilmesinde % 100 başarı oranı elde edilmiştir. Veri çıkarımı bölümünde ise sinyal bileşenlerinden uyku iğciği ve K-kompleksleri % 100 duyarlılık oranı ile otomatik olarak tespit edilmişlerdir. Uyku evreleme sistemleri içerisinden en iyi sonuç Hilbert-Huang dönüşümü metotunun kullanıldığı 5 sınıflı çalışmada % 89.33 olarak kaydedilmiştir. 
Tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen tüm çalışmalardan elde edilen sonuçlar genel olarak değerlendirildiğinde, literatüre göre daha iyi sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Ayrıca literatür incelendiğinde, bu zamana kadar hiç denenmemiş sistemlerin bu tez içerisinde gerçekleştirilmiş olması bu çalışmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır. Kısacası, hem elde edilen sistem performansları açısından hem de uyku sinyallerinde karşılaşılabilecek elektrot kopukluğu, elektrot gevşekliği, sinyallerde aşırı yükselmeler ve major vücut hareketi gibi bazı önemli durumların otomatik tespit edilmesine yönelik geliştirilen sistemler açısından bu çalışma literatürde önemli bir yere sahip olacaktır.

Abstract:
Sleep diseases and sleep disorders significantly affect the daily lives of individuals. The common procedure carried out to determine sleep disorders and sleep-related diseases is sleep staging. This is a highly tiring and time consuming procedure that requires experience, and may cause differences of opinion among experts. Because of this and similar reasons, automatic sleep staging systems have been designed.
The adoption of automatic sleep staging systems by experts depends on the ability of such systems to show high performances, higher reliability and practicality. Obtaining high performance from the systems is possible through removing the noises from the recordings worked on, such as EEG, and eliminating the situations that negatively affect the performance of the system. In other words, the existence of various noises in the examined signal significantly decreases the performance of the systems.
In this thesis study, certain automatic systems were designed to effectively and correctly extract the related signal components for a high-performance automatic sleep monitoring and staging system that can be sufficiently integrated into polysomnography devices. Full night electroencephalogram (EEG), electrooculogram (EOG), and electromyogram (EMG) signals recorded from 34 subjects at the sleep laboratory of Konya Necmettin Erbakan University Meram Faculty of Medicine were used throughout the study. The study mainly consisted of 4 parts, as data recording, signal cleaning, data extraction, and sleep staging systems.
In the signal cleaning stage, which was the second and one of the most important stages of the study, artefact screening on the recorded data and the processes regarding the elimination of unwanted situations in the signals were successfully carried out. At the same time, remarkably high performance results were achieved in the applications performed in the other stages. A success rate of 100 % was achieved in the automatic detection of major body movements, extreme increases and electrode breakage cases in the signals carried out during the signal cleaning stage. In the data extraction stage, the signal components of sleep spindle and K-complexes were automatically detected with a sensitivity ratio of 100 %. Among the sleep staging systems, the best result was recorded as 89.33 % in the 5-class study in which the Hilbert-Huang transformation method was used.
A general review of the results obtained from all of the practices carried out within the scope of the thesis study shows that better results were achieved compared to those listed in the literature. In addition, when the literature is examined, the implementation of previously untested systems in the present thesis is another original aspect of the study. To conclude, the present study will have an important place in the literature in terms of both the achieved system performances, and also the systems developed for the automatic detection of certain important cases that could be faced in sleep signals, such as electrode breakage, extreme increases in the signals, and major body movement.