Horlama kayıtlarından doğrusal öngörüm kodlaması ve yapay sinir ağları kullanılarak apneli hastaların ayırt edilmesi
Differantiation of apnea from simple snorers by using linear predictive coding and neural networks
Yazar: HAKAN AYDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. HAKKI GÖKHAN İLK ; DOÇ. DR. OSMAN EROĞUL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada uyku sırasında solunumun 10 saniyeden fazla durması olarak kabul edilen ve ileri safhalarında ölümlere neden olabilen apnenin horlamayla ilişkili etkilerinin ve bu etkilere neden olan sinyal özelliklerinin incelenmesi hedef alınmıştır. Bu incelemeler sonucunda, normalde uyku odalarında sabaha kadar alınan kayıtların doktor tarafından incelenmesi sonucu hem vakit alan hem de maddi yük getiren apne teşhisi koyma yöntemlerinin geliştirilmesi ve hem hızlı hem ucuz hale getirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma, apneli olduğu doktorlar tarafından teyit edilen hastalardan alınan kayıtlar kullanılarak yapılmıştır. Geliştirilen yöntemlerle hastalara konulan tanılar aynı hastalar için doktorlar tarafından onaylanmış tanılar ile karşılaştırılmış ve doğruluk dereceleri belirlenmeye çalışılmıştır. Yöntem olarak da konuşma işlemede sıkça kullanılan doğrusal öngörüm kodlaması ve formant frekanslarının belirlenmesini sağlayan çizgisel izge frekansları yöntemleri kullanılmıştır. Normalde konuşmacıyı tanıma da kullanılan insan akustiğine dayalı bu yöntemlerin horlama seslerine uygulanmasının nasıl sonuç verdikleri araştırılmıştır. Apneli hastalar ile basit horlayan hastaları ayırt etmek için de yapay sinir ağları mantığı ile geliştirilmiş bir sınıflandırıcı kullanılmıştır. Sonuç olarak geliştirilen yöntem sayesinde hastalardan alınan horlama kayıtları kullanılarak tanıyı %96 oranında belirleyebilme başarısına ulaşılmıştır.

Abstract:
Apnea is considered as the respiration cease for 10 seconds or more during sleep and even causes death at its further stages. The aim of this study is to investigate the effects of apnea related with snoring and signal characteristics which results these affects. Diagnosis of apnea takes too much time and money. As a result of this study, it is aimed to have a system with less cost and improve the methodologies used for diagnosis of apnea by the investigation of the records that are taken in the sleep-rooms till morning normally by the doctors This study is accomplished by using the records from the patients who suffer from apnea. Also diagnosises optained by improved methodologies are compared by the same patients' records which are approved by the doctors and and their accuracy is evaluated.Linear prediction coding which is widely used to process speech and line spectral frequency method which provides formant frequencies to be definited are used. These methods are based on human acoustic which is normally used to recognize the speaker. For this study, the results of applying these methodologies to differentiate the snoring sounds is investigated. Discrepancies effects have been observed between patients who suffer from apnea snoring and simple snoring. A classifier which is developed with neural network logic has been used to differentiate the kind of snoring. Consequently, apnea has been detected with %96 success by using this developed methodology to diagnose the records of patients? snoring,