Uyku apne için ön tanı amaçlı üçüncü düzey holter cihazı tasarımı ve sinir ağları tabanlı uyku apne sezimi
Design of third level prediagnosis holter recorder and neural network based detection for obstructive sleep apnea
Yazar: TOLGA DÜNDAR
Danışman: DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Apne = Apnea ; Bellek = Memory ; Mikroişlemciler = Microprocessors ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Uyku Apne Sendromu (UAS), hem kalpdamar rahatsızlıkları için önemli bir risk teşkil eden hem de yaşam kalitesini çeşitli alanlarda etkileyen uyku hastalığı türü olarak bilinmekte ve genellikle hastanın geceyi hastanede geçirmek zorunda olduğu pahalı polisomnografi yöntemi ile tanısı konulmaktadırBu çalışmanın amacı, polisomnografik kaydın zorluğunu kısmen azaltan ve teknik eleman yardımına gereksinim duyulmaksızın ev ortamında ön tanıya uygun seçilmiş kayıtlar alabilen taşınabilir bir sistem ile maliyeti düşürebilmek ve daha geniş bir hasta grubuna ön tanı koyabilmektir. Bu amaca yönelik olarak EKG, solunum çabası, oronazal hava akışı ve oksijen doyum bilgilerini aynı anda yüksek kapasiteli sayısal bellek üzerine kaydetmek amacıyla bir Taşınabilir Kayıt Cihazı tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kayıt işlemi günümüzde yaygın bir şekilde kullanılan FAT32 dosya sistemine uygun şekilde yapılmaktadır. Bu sayede anlık bellek üzerine kaydedilen verilere, günümüz bilgisayarları üzerinde standart olarak bulunan kart okuyucular ile kolayca ulaşılmaktadır.Çalışma kapsamında, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak UAS ön tanısına yönelik yordamlar geliştirilmiştir. YSA modeline girdi olarak EKG sinyalinden elde edilen kalp hızı değişimi (HRV-Heart Rate Variability) bilgisinden, kandaki oksijen doyum oranından ve oronazal hava akış miktarından yararlanılmıştır. YSA modeli ile uyku laboratuvarından alınmış sınırlı bir set olan polisomnografik veriler üzerinden %96 başarı oranıyla apne sezimi yapılmış ve elde edilen başarı oranının, kayıt esnasında oluşabilecek gürültüden kaynaklı veri kayıplarına karşı ileride alınabilecek iyileştirme çalışmaları ile korunabileceği gözlenmiştir.

Abstract:
Sleep Apnea Syndrome (SAS) is known be an important risk factor for many health problems especially for development of cardiovascular diseases. The subjects with sleep apnea are usually diagnosed at the overnight clinical research through an expensive diagnosis tool polysomnographic data.The main aim in our study is to design a relatively low cost portable device for home record without any need of technicians as an alternative way to monitor the presence of sleep apnea. To be used in the sleep apnea studies, a Portable Recorder Device is designed to record ECG, respiratory effort, oronasal airflow and oxygen saturation data on a high capacity memory card over a long period of time simultaneously. Storage of data is performed compatible with the FAT32 file system. This feature allows the commercially available low cost flash card readers and standard computer interfaces to access the recorded data on flash memory easily.Under the scope of this study, algorithms have been developed for prephase sleep apnea diagnosis by using artificial neural network method. Heart Rate Variability (HRV) obtained from ECG, oxygen desaturation, oronasal airflow area and oronasal airflow standard deviation signals are given to the neural network as input. The accuracy of the sleep apnea detection with neural network algorithm regarding to the limited number of polysomnonrafic data recorded in sleep room is 96% and it is observed that this figure can be robust for even poor quality data due to noise and artefacts by considering future improvement studies on the overall system.