Uyku apnesi türlerinin sınıflandırılması
Classification of sleep apnea types
Yazar: MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
Danışman: PROF. DR. OSMAN EROĞUL
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Elektrokardiyografi = Electrocardiography ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Uyku apnesi, uyku sırasında solunumun en az 10 sn. süresince solunum sinyalinin maksimum genliğinin %20 seviyesinin altına inmesi durumudur. Uyku apnesinin ?santral uyku apnesi (central sleep apnea, CSA)?, ?obstrüktif uyku apnesi (obstructive sleep apnea, OSA)? ve ?miks uyku apnesi (mixed sleep apnea, MSA) adları altında üç çeşidi bulunmaktadır. Hastalığın tanısında kullanılan altın standart, gece boyunca yapılan polisomnografi kayıtlarının incelenmesidir.Bu çalışmada, uykuda gelişen apne türlerinin sınıflandırılması için solunum parametrelerinin yanısıra elektroensefalografi (EEG), elektrokardiyografi (EKG) ve fotopletismografi (PPG) sinyallerinin de kullanıldığı yeni yöntemler geliştirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, uzman hekim tarafından CSA ile OSA hastalığı tanısı konulmuş ve sağlıklı kişiler; EEG sinyallerinin, bağlılık işlevi (CF) ve ikili bağıl bilgi (MI) yöntemleri kullanarak analiz edilmesiyle bu üç gruba sınıflandırılmıştır. İkinci aşamada, EKG ve PPG sinyallerinden eş zamanlı elde edilen kalp atım hızı değişimleri (KAHD) çapraz güç spektral yoğunluluğu (CPSD) yöntemi ile analiz edilerek ?apne hastası? ve ?sağlıklı? olmak üzere iki gruba sınıflandırılmıştır. Üçüncü aşamada klasik solunum parametreleri, oro-nazal termistör ve karın-göğüs efor bandı sinyalleri enerji, varyans ve öz ilinti işlevi (Öİİ) yöntemleri kullanılarak hastalığın türü, çalışmanın birinci aşamasında olduğu gibi sınıflandırılmıştır. Bu çalışmanın tüm aşamalarında verilerin sınıflandırılması için yapay sinir ağları (YSA) yöntemi kullanılmıştır.Çalışma sonucunda uykuda gelişen apneyi çok düşük hata oranı ile sınıflandıran yeni yöntemler geliştirilmiştir. Böylece, hekime tanı koymada yardımcı olabilecek yeni karar destek sistemleri oluşturulmuştur.

Abstract:
The sleep apnea is the case in which breathing drops under 20% of the maximum amplitude of the breathing signal during at least 10 seconds while sleeping. The sleep apnea has 3 types named as ?central sleep apnea (CSA)?, ?obstructive sleep apnea (OSA)? and ?mixed sleep apnea (MSA)?. The golden standart used in the diagnosis of the disease is the polisomnographic review during the night.In this study, new methods that classify the apnea types during sleep identified with electroencephalography (EEG), electrocardiography (ECG), photoplethismography (PPG) and classical respiratory parameters have been developed. In the first phase of study, CSA, OSA patients as well as healthy persons diagnosed by a specialist are classified in these three groups by analyzing EEG signals using coherence function (CF) and mutual information (MI) methods. In the second stage, ?apnea patients? and ?healthy persons? are classified into two groups with simultaneously obtained heart rate variability (HRV) from the ECG and PPG signals by analyzing cross power spectral density (CPSD) method. In the third stage, types of sleep apnea are classified as in the first phase of the study using the classic respiratory parameters, oro-nasal thermistor, thorax and abdomen-band signals with energy, variance and auto-correlation methods. In all phases of this studies, artificial neural networks (ANN) method is used for classification of data.As a result of this study, new methods that classify sleep apnea with a very low amount of error have been developed. These methods were developed as new decision support systems to help doctors in the diagnosis.