Geri Dön

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

  1. Tez No: 258725
  2. Yazar: HAKAN AYDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKKI GÖKHAN İLK, DOÇ. DR. OSMAN EROĞUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

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.

Özet (Çeviri)

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,

Benzer Tezler

  1. Classification of pediatric snoring episodes using deep convolutional neural networks

    Pediyatrik horlama episodlarının derin evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması

    OZAN FIRAT CİVANER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Uyku laboratuarına başvuran hastalarda, horlama ile kalp hızı değişkenliği arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Sleep laboratory in patients presenting with snoring examine the relationship between heart rate variability

    SEHA AKDUMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Göğüs HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET UĞUR DEMİR

  3. Pendik bölgesinde aile sağlığı merkezlerinde kayıtlı kırk yaş üstü erişkinlerde olası obstrüktif uyku apne prevalansı

    Prevalence of probable sleep apnea in primary care population in subjects forty years and older in pendi̇k district of istanbul

    SENEM BUĞDAYCI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Aile HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKMAN

  4. Adenoid hipertrofili hastaların klinik ve laboratuvar özelliklerinin ve tedaviye yanıtının değerlendirilmesi

    An evaluation of clinical and laboratory characteristics and response to treatment of patients with adenoid hypertrophy

    FATMA GÖNCÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Pediatri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL REİSLİ

  5. Obstrüktif uyku apne sendromu hastalarında erken kardiyak etkilenmenin saptanması ve önemi

    Early cardiac responce determination and importance of obstructive sleep apnea syndrome patients

    MUSTAFA AVCU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Kulak Burun ve BoğazEge Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM BİLGEN

    DOÇ. DR. ÖZEN KAÇMAZ BAŞOĞLU

    PROF. DR. FİLİZ ÖZERKAN