EKG parametrelerinin uyku evreleri ve OSAS ile ilişkisinin incelenmesi
Analyzing the relationship of ECG parameters with the sleep stages and OSAS
Yazar: ŞULE YÜCELBAŞ
Danışman: DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Bir boyutlu işaret = One dimension signal ; Biyoelektrik işaretleri = Bioelectric signals ; Biyomedikal işaretler = Biomedical signals ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Sayısal işaretler = Digital signals ; Çoklu sinyal sınıflandırma = Multiple signal classificaton

Özet:
Kişilerin günlük yaşam kalitesini olumsuz bir şekilde etkilemekte olan uyku bozuklukları, artık toplumun büyük çoğunluğunun ortak problemi haline gelmiştir. Uyku ile ilgili en tehlikeli rahatsızlıkların başında, uykuda kendini gösteren ve hastaların uyku sırasında ani ölümlerine bile yol açabilen tıkayıcı uyku apnesi sendromu (OSAS) gelmektedir. Uyku evreleme işlemi bu tarz uyku rahatsızlıklarının teşhis ve tedavisinde büyük öneme sahip olmasının yanında uzmanlar için yorucu, zaman alıcı, deneyim isteyen ve uzmanlar arasında görüş ayrılıklarına yol açabilen bir uygulamadır. Bu ve benzeri nedenlerden dolayı otomatik uyku evreleme sistemleri tasarlanmaktadır. 
Uyku evreleme işlemi için elektroensefalogram (EEG) temel sinyal,  elektrookülogram (EOG) ve elektromiyogram (EMG) sinyalleri ise yardımcı olarak kullanılmaktadır. Fakat bu sinyallerin hem elde edilmesi zor hem de yorumlanması subjektiftir. Bunun yanında hem kayıt edilmesi hem de değerlendirilmesi daha kolay olan elektrokardiyografi (EKG) sinyalinin  kullanılmasının hem zaman hem de pratiklik açısından uzmanlara kazanç sağlayabileceği düşünülmektedir. 
Bu tez çalışmasında, uykunun EKG ile genel ilişkisinin sorgulanmasının yanında daha detaylı bir araştırma yapılarak OSAS, uyku evreleme ve uyku parametreleri gibi konuların kalp ritimleriyle olan bağlantıları incelenmiştir. Bu bağlantının ayrıntılı bir şekilde incelenebilmesi amacıyla üç ön ve üç ana çalışma olmak üzere toplam altı farklı çalışma yürütülmüştür. Çalışmalarda kullanılan uyku verileri Konya Necmettin Erbakan Üniversitesi Meram Tıp Fakültesi Uyku Laboratuvarından ve hazır veri tabanlarından alınmıştır. 
Bu tez çalışmasında, uyku EEG'sindeki EKG artifaktlarının temizlenmesi, EKG sinyalini temsil edebilen etkin morfolojik özelliklerin tespit edilmesi ve EKG sinyalinin yüzde değişim özellikleri kullanılarak uyku apne şiddetinin belirlenmesi olmak üzere üç farklı ön çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu ön çalışmalardan ilkinin sonucunda, uyku evreleme amacıyla kullanılan temizlenmiş ve temizlenmemiş EEG sinyallerinin başarı oranları sırasıyla % 75.87 ve % 74.86 olarak elde edilmiştir. İkinci ön çalışma sonucunda ise, EKG sinyallerinden çıkarılan 15 farklı morfolojik özellikten 14'ünün kullanılması ile 12 aritminin sınıflandırılmasında başarı oranı % 1.5 iyileştirilerek % 98.96'ya ulaşılmıştır. Gerçekleştirilen son ön çalışma sonucunda,  EKG özelliklerinin sadece yüzdesel değişimleri kullanılarak OSAS şiddeti   % 84.38 oran ile tespit edilmiştir.
Tez içerisinde gerçekleştirilen ana çalışmalar ise EKG parametreleri ile uyku parametreleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi, EKG parametreleriyle uyku evreleme işleminin yapılması ve EKG parametreleri ile OSAS arasındaki ilişkinin tespiti şeklinde ifade edilebilir. İlk ana çalışma kapsamında, sadece EKG sinyalleri kullanılarak uyku evrelemenin belirleyici faktörleri olan ve EKG dışındaki diğer uyku sinyallerinde bulunan Arausal (AR), K-kompleksi (Kk), Uyku İğciği (Uİ), hızlı göz hareketleri (REM) ve yavaş göz hareketlerinin (SEM) tespit edilmesi çalışılmasında en yüksek performansla belirlenebilen uyku parametresi % 81.99 ile SEM olmuştur. İkinci ana çalışmada, OSAS rahatsızlığına sahip olan ve olmayan kişilerin gece boyunca kaydedilen EKG sinyalleri kullanılarak otomatik uyku evreleme sistemi tasarlanmış ve hasta ile sağlıklı veri grupları için sırasıyla % 78.08 ve % 87.11 başarı oranlarına ulaşılmıştır. Gerçekleştirilen son ana çalışmada ise, farklı OSAS seviyelerine sahip hastaların EKG sinyalleri kullanılarak beş farklı veri grubu oluşturulmuş ve en iyi sınıflama sonucu olarak % 97.20 elde edilmiştir.
Tez kapsamında gerçekleştirilen tüm çalışmalardan elde edilen sonuçlar genel olarak değerlendirildiğinde, literatüre göre çok daha iyi sonuçların elde edildiği görülmüştür. Ayrıca literatür incelendiğinde, bu zamana kadar hiç denenmemiş sistem ve yöntemlerin bu tez çalışması içerisinde gerçekleştirilmiş olması da çalışmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır. Kısacası, elde edilen performans sonuçları, EKG'nin uyku ve OSAS ile olan ilişkisinin incelenmesi ve ayrıca uyku evreleme işleminin sadece EKG ile otomatik olarak gerçekleştirilmesi gibi bazı önemli konuların aydınlatılmasına yönelik gerçekleştirilen çalışmalar açısından bu tez çalışması literatürde önemli bir yere sahip olacaktır.

Abstract:
Sleep disorders, which have a negative effect on the daily quality of life of individuals, have now become the common problem of a large majority of the society. Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS), which manifests itself and may even cause sudden deaths in patients during sleep, ranks first among the most dangerous disorders related to sleep. Although sleep staging is of great importance in the diagnosis and treatment of such sleep disorders, it is a tiring and time consuming procedure that requires experience and may cause differences of opinion among specialists. For this and similar reasons, automatic sleep staging systems are designed.
 Electroencephalogram (EEG) signals are used as primary signals, and electrooculogram (EOG) and electromyogram (EMG) signals are used as secondary signals in the sleep staging process. However, these signals are difficult to obtain and their interpretation is subjective. Besides, it is considered that the use of electrocardiogram (ECG) signals, whose recording and evaluation is much easier, could provide benefit to specialists in terms of both time and practicality. 
In this thesis study, alongside the examination of the general relationship between sleep and ECG, the connections of topics such as OSAS, sleep staging, and sleep parameters to cardiac rhythms was investigated through a more detailed analysis. For a comprehensive examination of these connections, a total of six different studies were conducted consisting of three preliminary and three main studies. The sleep data used in the studies were taken from the sleep laboratory of Konya Necmettin Erbakan University Meram Faculty of Medicine and from ready databases.
In this thesis study, three different preliminary studies were carried out that can be listed as the removal of ECG artefacts in the sleep EEG, determination of the effective morphological features that can represent the ECG signal, and the determination of the severity of the sleep apnea by using the percentage change features of ECG signals. As the result of the first preliminary study, the success rates of the cleaned and uncleaned EEG signals used for sleep staging were found as 75.87 % and 74.86 %, respectively. The results of the second preliminary study showed that the success rate of the classification of 12 arrhythmias by using 14 of the 15 different morphological features extracted from ECG signals reached 98.96 % with an improvement of 1.5 %. As the result of the last preliminary study, the severity of OSAS was determined at a rate of 84.38 % by using only the percentage changes in ECG features.
The main studies conducted within the thesis can be stated as the determination of the relationship between ECG parameters and sleep parameters, sleep staging through sleep parameters, and the determination of the relationship between ECG parameters and OSAS. Within the scope of the first main study conducted to determine Arousal (AR), K-complex (Kc), sleep spindle (SS), rapid eye movements (REM), and slow eye movements (SEM), which are the determining factors of sleep staging and exist in sleep signals other than ECG, the sleep parameter that could be determined with the highest performance was SEM with a rate of 81.99 %. In the second main study, an automatic sleep staging system was designed using the ECG signals from individuals with and without OSAS recorded throughout the night, and success rates of 78.08 % and 87.11 % were achieved for ill and healthy data groups, respectively. In the final main study, five different data groups were created by using the ECG signals from patients with different degrees of OSAS severity, and the optimal classification result was achieved as 97.20 %.
A general evaluation of the results obtained from all the analyses conducted within the scope of the thesis study show that the present study yielded much better results compared to the literature. In addition, the performance of systems and methods that were not previously conducted in the literature for the first time within this thesis study presents the authenticity of the study. In brief, this thesis study will occupy a prominent place in the literature with the performance results obtained in the studies, the investigation of the relationship of ECG with sleep and OSAS, and also in terms of the procedures conducted to shed light on certain important issues such as the performance of automatic sleep staging through ECG alone.