Makine öğrenme algoritmalarıyla alt çeneye bağlı kasların yorgunluk analizi ve bruksizm tanı yöntemlerinin geliştirilmesi
Machine learning algorithms in fatigue analysis of lower jaw muscles and development of bruxism diagnostic methods
Yazar: TEMEL SÖNMEZOCAK
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN KURT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bruksizm, çiğneme kaslarının kasılarak dişlerin gıcırdaması ve alt çenenin sıkılması olarak bilinir. Bruksizmden dolayı dişlerin aşınması, çene ağrısı ve çene kaslarında oluşan yorgunluk nedeniyle hastaların yaşam kalitesini olumsuz etkilenir. Teşhisi, konusunda uzmanlık ve klinik ortam gerektirmesiyle zor ve zaman alıcıdır. Teşhis genellikle uyku sırasında masseter kaslarının elektromiyografi aktivitesinin izlenmesiyle yapılır. Yüzey elektromiyografisi sinyallerinin kullanılması ekonomik ve pratik bir çözüm olmasına rağmen, çevresel etkilerden dolayı çene kaslarının yorgunluk ve parafonksiyonel hareketlerini elektromiyografi sinyalleri ile tespit etmek zordur. Bu tez çalışmasında hem elektromiyografi hem de akselerometre tabanlı olarak kaslardan elde edilen sinyallerin etkin bir şekilde filtrelenmesinde genişletilmiş Kalman filtre modeline dayalı yeni bir adaptif yöntem geliştirtirilmiştir. Elde edilen sinyallerin farklı genlik ve frekans özellikleri, sinyallerin dalgacık dönüşümleriyle Shannon Entropi özellikleri ve de otoregresyon analiziyle de regresyon katsayı özellikleri değerlendirilmiştir. Elde edilen bu özellikler, bruksizm esnasında ortaya çıkan çene sıkma ve diş gıcırdatma eylemlerine ek olarak ayrıca alt çenede oluşan kas yorgunluk durumları da dikkate alınarak belirlenmiştir. Bu özelliklerden sadece en etkili olanları yapay sinir ağlarıyla belirlenerek daha az özellikler ile bruksizm esnasında ortaya alt çene aktiviteleri ve kas yorgunlukları belirlenerek en etkili bruksizm tanılaması bu tez çalışmasında yapılabilmiştir. Dolayısıyla tanılama için beş farklı makine öğrenme algoritmaları ayrı ayrı kullanılarak alt çene aktiviteleri sınıflandırılmış, bu algoritmaların da birbirlerine göre performansları karşılaştırılmıştır. Bruksizmin en etkin tanılanmasında ayrıca hem eletromiyografi tabanlı hem de akselerometre tabanlı olmak üzere klinik bir ortama gereksinim kalmadan ev ortamında veri kaydına da olanak sağlayan, giyilebilir ve düşük maliyetli güvenilir bir sistem geliştirilmiştir.

Abstract:
Bruxism is known as grinding of the teeth and clenching of the lower jaw by contraction of the chewing muscles. It negatively affects the quality of life of patients due to tooth wear, pain and fatigue in the jaw muscles. Diagnosis is difficult and time-consuming, requiring a clinical setting. The diagnosis of bruxism is usually made by monitoring the electromyographic activity of the masseter muscles during sleep. Although the use of surface electromyography signals is an economical and practical solution, it is difficult to detect fatigue and parafunctional movements of the jaw muscles with electromyography signals due to peripheral effects. In this thesis, by developing a new adaptive method based on the Extended Kalman Filter model for lower jaw muscles, different amplitude and frequency features for the effectiveness of bruxism diagnosis, Shannon entropy features with wavelet transforms of signals and regression coefficient features with autoregression analysis are obtained. These features are determined by considering the muscle fatigue conditions in the lower jaw, in addition to the jaw clenching and teeth grinding actions that occur during bruxism. Only the most effective of these features are determined by artificial neural networks and using lesser features could be made by determining lower jaw activities and muscle fatigue during bruxism. Therefore, for diagnosis, five different machine learning algorithms are used separately and mandibular activities are classified, and the performances of these algorithms are compared with each other. In the most effective diagnosis of bruxism, a wearable and low-cost system is developed that allows data recording in the home environment, based on electromyography and accelerometer-based, without the need for a clinical environment.