Standart polisomnografik parametrelerin uyku apnesinin teşhisine etkisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle araştırılması
Investigation of the effect of standard polysomnographic parameters on the diagnosis of sleep apnea using machine learning methods
Yazar: YAKUP ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Uyku = Sleep ; Uyku apne sendromları = Sleep apnea syndromes ; Uyku bozuklukları = Sleep disorders ; Uyku evreleri = Sleep stages ; Uyku kalitesi = Quality of sleep ; Uyku-REM = Sleep-REM ; Uykusuzluk =

Özet:
Horlamayla en çok karıştırılan uyku hastalıklarının başından gelen Tıkayıcı Uyku Apnesi Sendromu (OSAS) tıbbi açıdan erken tanı konulmadığı için tedavi edilmediği zaman ölümle sonuçlanabilmektedir. Tıkayıcı Uyku Apnesi uyku esnasında solunum yollarının tam veya kısmi olarak kapanması sonucu uykunun bölünmesi, uyku kalitesinin düşmesi, felç gibi sorunlara yol açtığı gibi ölümle bile sonuçlanabilecek ciddi sorunlara yol açan bir sağlık sorunudur. Türkiye'de OSAS yaygınlığı %0.9 ila %1.9 arasındadır. OSAS hastalığının görülme yaygınlığı yaş, boyun çapı, sigara-alkol tüketimi, cinsiyet gibi niteliklerle ilişkilidir. Uyku apnesi tanısı konulması için uyku laboratuvarlarında polisomnografi sinyal kayıtları (PSG) kullanılmaktadır. Polisomnografi horlama, uyku apnesi, parasomnia (uyku esnasında anormal davranışlar), narkolepsi (gün içinde gelişen uyku atakları), huzursuz bacak sendromu gibi uyku bozukluklarının tanı ve tedavisinde  kullanılan ve gece uykusu boyunca kişi vücudunun farklı bölgelerine yerleştirilen sinyal elektrotları yardımıyla beyin dalgaları, göz hareketleri, kalp ve göğüs aktivitesi, solunum etkinlikleri, kandaki oksijen miktarı gibi çeşitli parametrelerin kayıt altına alınmasıyla yapılan uyku incelemesinin adıdır.
Yapılan çalışmada uyku laboratuvarlarından elde edilen bilgiler, uyku apnesi, uyku apnesinin etki ettiği uyku evreleri, PSG verileri ve bu verilerle yapılan mühendislik araştırmaları ile birlikte yaptığımız çalışma sunulmuştur. Yaptığımız çalışmada sağlıklı ve uyku apnesi görülen bireylerden alınan sinyal verileri yapay sinir ağlarına tabi tutularak her sinyalin uyku apnesinin teşhisine yönelik etkileri ortaya konulmaya çalışılmıştır. 
Gerekli literatür taramalarını gözden geçirerek yapılan araştırmayla birlikte daha farklı hangi çalışmalar yapılabileceği konusunda sonuçlandırma ve tartışma yapılmıştır. Daha yenilikçi ve sadece klinik olarak sonuçlandırılmayan çalışmalar yapılması öngörülmektedir. Klinik çalışmalar çoğunlukla hekim gözlemlerine ve tahminlerine dayandığından, bu süreçlerin daha bilimsel olması için daha fazla mühendislik çalışması gerekmektedir.

Abstract:
Obstructive Sleep Apnea (OSAS), which is one of the sleep diseases that is most confused with snoring, can result in death when not treated medically without early diagnosis. Obstructive Sleep Apnea is a health problem that causes problems such as interruption of sleep, decrease in sleep quality, paralysis as a result of complete or partial closure of the respiratory tract during sleep, and even serious problems that may result in death. The prevalence of OSA in Turkey from 0.9% to 1.9%. The prevalence of OSAS disease is related to variables such as age, neck diameter, cigarette-alcohol consumption, and gender. Polysomnography signal recordings (PSG) are used in sleep laboratories for the diagnosis of sleep apnea. Polysomnography is a test used in the diagnosis and treatment of sleep disorders such as snoring, sleep apnea, parasomnia (abnormal behavior during sleep), narcolepsy (sleep attacks that develop during the day), restless leg syndrome. It is done by recording various parameters such as brain waves, eye movements, heart and chest activity, respiratory activities, and the amount of oxygen in the blood with the help of electrodes placed in different parts of the body during night sleep.
In this study, information obtained from sleep laboratories, sleep apnea, sleep stages affected by sleep apnea, PSG data, and engineering studies and our research are presented. In our study, signal data were obtained from healthy individuals and individuals with sleep apnea. These data are classified and given to the artificial neural network to reveal their effects on the diagnosis of sleep apnea. The effects of sleep apnea on sleep stages and REM sleep are tried to be proven by studies in the field of engineering.
By conducting the necessary literature reviews, a conclusion was drawn about what different studies can be done with the studies we have completed. More innovative and not only clinically concluded studies, but also other studies are envisaged. Since clinical studies are mostly based on physician observations and predictions, more engineering studies are required for these processes to be more scientific.