Polisomnografi işaretleri kullanılarak yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi ile uyku ve uyku apnesinin skorlanması
Sleep and sleep apnea scoring with artificial neural networks and adaptive-network-based fuzzy inference systems using polysomnography signals
Yazar: OSMAN AYDOĞAN
Danışman: PROF. DR. KERİM GÜNEY
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Uyku bozuklukları, insanların hayat kalitesini doğrudan etkiler. Polisonmografi işaretlerine dayalı görsel uyku ve uyku apnesi skorlama, pahalı, karmaşık ve zaman alıcıdır. Bu sebepten dolayı uyku ve uyku apnesinin otomatik olarak skorlanmasına dayalı çok sayıda farklı metot literatürde sunulmuştur. 
Bu tezde, polisomnografi (PSG) işaretleri kullanılarak uyku ve uyku apnesi skorlaması yapılmıştır. Uyku skorlaması, elektroensefalogram (EEG), elektrookülogram (EOG) ve elektromiyogram (EMG) işaretleri kullanılarak yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmiştir. Uyku skorlaması ile uyanıklık, hızlı ve hızlı olmayan göz hareketi evreleri belirlenmiştir. Uyku apnesi, solunum işaretleri kullanılarak skorlama algoritması, yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi ile skorlanmıştır. Uyku apnesi skorlaması ile bir hastanın uyku apnesi olduğu zaman dilimleri belirlenmiştir. Görsel skorlama kuralları kullanılarak bir skorlama algoritması oluşturulmuştur. 
Bu tezde elde edilen uyku ve uyku apnesi skorlama sonuçları literatürdeki mevcut metotların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi sonuçlarının literatürdeki sonuçlarla iyi bir uyumluluk içerisinde olduğu gözlemlenmiştir. 
Anahtar Kelimeler: 	Polisomnografi işaretleri, uyku skorlama, uyku apnesi skorlama, skorlama algoritması, yapay sinir ağları, uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi.

Abstract:
Sleep disorders directly influence the quality of life of human beings. Manual visual sleep and sleep apnea scoring on the base of polysomnography signals are expensive, complex, and time-consuming. For this reason, many different methods based on automatic scoring of sleep and sleep apnea have been presented in the literature.
In this thesis, sleep and sleep apnea scoring were achieved by using polysomnography (PSG) signals. Sleep scoring was performed with artificial neural network (ANN) using electroencephalogram (EEG), electrooculogram (EOG), and electromyogram (EMG) signals. Wakefulness, rapid eye movement (REM), and non-rapid eye movement (NREM) stages were determined by sleep scoring. Sleep apnea was scored with a scoring algorithm, ANN and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) using respiratory signals. With sleep apnea scoring, the time intervals when a patient has sleep apnea were determined. Visual scoring rules were used for producing a scoring algorithm. 
The sleep and sleep apnea scoring results obtained in this thesis were compared with the results of the methods available in the literature. It was observed that the results of ANN and ANFIS are in good agreement with the results in the literature.
Keywords: Polisomnographic signals, sleep scoring, sleep apnea scoring, scoring algorithm, artifical neural networks, adaptive-network-based fuzzy inference systems.