Uyku bruksizminin EMG analiziyle otomatik tespiti
Automatic detection of sleep bruxism with EMG analysis
Yazar: ÖZGE ÇEKİRGE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN DEĞİRMENCİ
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Elektromiyografi = Electromyography ; Uyku bruksizmi = Sleep Bruxism

Özet:
Uyku bruksizmi çoğunlukla stres kaynaklı ortaya çıkan ve yaşam kalitesini olumsuz etkileyen bir hastalıktır. Uyku sırasında çiğneme kaslarının bilinçsiz olarak kasılmasıyla dişlerin gıcırdatılması ve sıkılmasına sebep olmaktadır. Bu kaslarda meydana gelen aktivitelerin tespiti hastalığa tanı koyma sürecinde önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında EMG analiz yöntemleri, uyku bruksizmi epizot tanımı doğrultusunda uyumlaştırılmıştır. Frekans, zaman ve zaman-frekans düzleminde uyku bruksizmi epizotları incelenmiş ve epizotların arka plan gürültüsünden ayırt edici özellikleri araştırılmıştır. Zaman düzleminde filtreleme, rektifikasyon, zarflama ve eşikleme için farklı yöntemler denenmiştir. Denenen yöntemler farklı algoritmalar dâhilinde birleştirilmiştir. Algoritmaların hassasiyet, kesinlik ve kaçırma oranı değerleri kıyaslanmış; avantajlı ve dezavantajlı oldukları noktalar ortaya konulmuştur. Sonuç olarak,  kayıtlanmış EMG sinyalleri üzerinde otomatik uyku bruksizmi epizotlarını işaretleyerek; saat başı meydana gelme, ortalama epizot süresi, ortalama epizot genliği gibi verileri çıktı olarak verebilen bir algoritma bütünü elde edilmiştir. Böylece, hekimlere detaylı olarak otomatik analiz seçeneği sunulmuş olmaktadır. Ayrıca, gerçek zamanlı sistemlere entegre edilebilirlik dikkate alınarak geliştirilen algoritma, ileriki çalışmalarda gerçek zamanlı biyogeribildirimli tedavi sistemleri ile birlikte çalışabilecek niteliktedir.

Abstract:
Sleep bruxism is an illness usually sourced by stress and bringing out negative effects on quality of life. It causes tooth grinding and clenching with contraction of masticating muscles unconsciously during sleep. It is critical to detect activities of these muscles for diagnosis. In thesis work, EMG analysis methods have been adapted to the definition of sleep bruxism patterns. Sleep bruxism patterns have been analyzed in time, frequency and time-frequency domains. Distinguishing features of sleep bruxism patterns from background noise have been investigated. Different methods have been conducted for filtration, rectification, enveloping and thresholding in time domain. Tested methods have been combined as different algorithms. Sensitivity, precision and miss rate values of algorithms have been compared. Therefore, the advantages and disadvantages of algorithms have been presented. In conclusion, by marking sleep bruxism patterns automatically on recorded EMG signals, a combined algorithm which can give information like pattern existence per hour, average pattern duration, average pattern magnitude as an output has been acquired. Thus, automatic analysis of sleep bruxism has been provided for medical doctors. Moreover, thanks to the algorithm developed taking account of integration to real time systems, it is possible to use it to cowork with real time biofeedback treatment systems in future works.