Yoğun bakım ünitelerinde yatan derin koma hastalarına ait fizyolojik sinyallerin analizi ve sınıflandırılması ile bilinç seviyelerinin belirlenmesi
Determination of consciousness levels by analysis and classification of physiological signals of deep coma patients in intensive care units
Yazar: ÇİĞDEM GÜLÜZAR ALTINTOP
Danışman: PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Koma, bir kişinin uyanamadığı, tepkisiz bir bilinçsizlik halidir ve Yoğun Bakım Ünitelerinde (YBÜ) sıklıkla görülmektedir. YBÜ'de komadaki hastaların nörolojik durumu Glasgow Koma Skalası (GKS) ile belirlenmektedir. GKS koma hastalarının bilinç seviyesinin belirlenmesi ve koma derinliğinin ölçülmesi için en yaygın kullanılan ölçektir. GKS, etkin ve doğru hasta değerlendirmesinde önemli bir rol oynamaktadır ve günde birkaç kez yapılan bir ölçüm olduğu için doğru tedavi yöntemlerinin ve hasta bakımının planlanmasında kritik öneme sahiptir. GKS skorunun belirlenmesi klinisyenin deneyimine bağlıdır ve sedasyonlu, entübe hastaları tam olarak değerlendirememektedir. Ayrıca klinisyenler arası güvenirlik performansındaki farklılıklar nedeniyle ölçeğin başarısı sorgulanmaktadır. Bu nedenle tez çalışmanın birincil amacı, sayısal sonuçlara dayalı objektif yaklaşımlarla GKS'nin değerlendirilmesidir. Komadaki hastaların etraflarında olup bitenlerden habersiz oldukları düşünülmektedir. Ancak birçok çalışma, ailenin hastanın iyileşmesinde önemli bir rol oynadığını ve büyük bir duygusal kaynak olduğunu göstermektedir. Bu nedenle tez çalışmasında yeni bir yaklaşım ile aile ve hemşirenin duygusal uyaran olarak aktif rol aldığı kayıt senaryosu ile Galvanik Deri Cevabı (GDC), Elektroensefalografi (EEG), Elektrokardiyografi (EKG) ve Elektrookülografi (EOG) sinyalleri eş zamanlı olarak elde edilmiştir. Çalışmaya dahil edilen hastaların GKS'leri 3 ile 8 arasındadır (derin koma hastaları). Fizyolojik sinyallerden çıkarılan öznitelikler kullanılarak istatistiksel analiz yöntemleriyle ailenin ve hemşirenin bilinci kapalı hastalar üzerindeki etkisi ve bilinç seviyeleri değerlendirilmiştir. Ayrıca sınıflandırma çalışmaları gerçekleştirilerek fizyolojik sinyallerin koma derinliğini (GKS'yi) sınıflandırmadaki başarıları karşılaştırılmıştır. Verileri sınıflandırmada en başarılı algoritma Rastgele Orman olmuştur. Bilinç seviyelerinin sınıflandırılmasında EEG sinyalleri %96,44 doğruluk ile sınıflandırmada en başarılı fizyolojik sinyaller olmuştur. GDC sinyalleri ile %92,7 doğruluk, EKG sinyalleri ile %88,64 doğruluk elde edilmiştir. EOG sinyalleri ise %73,70 doğruluk ile diğerlerinden daha düşük sınıflandırma başarısına sahip sinyal olmuştur.  Elde edilen sonuçlar, belirlediğimiz deney prosedürü kullanılarak kaydedilen GDC, EEG, EKG ve EOG sinyallerinin literatür çalışmalarına göre daha başarılı olarak GKS skorunu sınıflandırma performansını ortaya koyduğunu göstermiştir. Ayrıca sonuçlarımız hastaların bilinçsiz olmalarına rağmen aile/hemşire tarafından uygulanan duygusal uyaranların farkında olduklarını göstermiştir. Bildiğimiz kadarıyla bu tez çalışması derin komadaki hastaların GKS'larını ayırt etmede dokunsal ve işitsel uyaranlarla elde edilen fizyolojik sinyallerden çıkarılan ayırt edici öznitelikleri ve sınıflandırma çalışmalarını ortaya koyan ilk yaklaşımdır. Çalışmamız kayıt prosedürü ve yöntemleri açısından diğer çalışmalardan farklı olup özgün yaklaşımlar içermektedir.

Anahtar Kelimeler: Glasgow koma skoru, bilinç seviyesi, elektroensefalografi, galvanik deri cevabı, elektrokardiyogram, elektrookülogram, sınıflandırma

Abstract:
Coma is an unresponsive state of unconsciousness from which a person cannot be awakened and is common in Intensive Care Units (ICU). The neurological status of comatose patients in the ICU is determined by the Glasgow Coma Scale (GCS). The GCS is the most widely used scale to determine the level of consciousness of comatose patients and to measure the depth of coma. GCS plays an important role in effective and accurate patient assessment and is critical in planning correct treatment modalities and patient care, as it is a measurement performed several times a day. Determining the GCS score depends on the clinician's experience and cannot fully evaluate sedated and intubated patients. In addition, the success of the scale is questioned due to differences in reliability performance among clinicians. Therefore, the primary purpose of the thesis is to evaluate GCS with an objective approach based on numerical results. Comatose patients are thought to be unaware of what is going on around them. However, many studies show that the family plays an important role in the patient's recovery and is a great emotional resource. For this reason, with a new approach, Galvanic Skin Response (GSR), Electroencephalography (EEG), Electrocardiography (ECG), and Electrooculography (EOG) signals were obtained simultaneously with the recording scenario in which the family and the nurse took an active role as an emotional stimulus. The GCS of the patients included in the study was between 3 and 8 (deep coma patients). Using the features extracted from physiological signals, the effects of the family and the nurse on unconscious patients and their level of consciousness were evaluated with statistical analysis methods. In addition, classification studies were carried out and the success of physiological signals in classifying the depth of coma (GCS) was compared. Random Forest was the most successful algorithm in classifying the data. EEG signals were the most successful physiological data with an accuracy of 96.44% in the classification of consciousness levels. 92.7% accuracy was obtained with GSR signals and 88.64% accuracy with ECG signals. EOG signals were more unsuccessful than others with 73.70% accuracy. The results showed that GSR, EEG, ECG and EOG signals recorded at different stages gave better GCS score classification performance compared to literature studies. In addition, our results showed that although the patients were unconscious, they were aware of the emotional stimulus applied by the family/nurse. To the best of our knowledge, this thesis is the first demonstration of features extracted from physiological signals obtained with tactile and auditory stimulus in distinguishing different GCSs of patients in a deep coma. Our study differs from other studies in terms of recording procedure and methods.
Keywords: Glasgow coma score, level of consciousness, electroencephalography, galvanic skin response, electrocardiogram, electrooculogram, classification