Detection of post apnea sounds and apnea periods from sleep sounds
Uyku seslerinden apne sonrası seslerin ve apne zamanlarının bulunması
- Tez No: 286133
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU, YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Tıkayıcı uyku apnesi sendromu (TUAS), vücutta nefes alıp verememenin yaklaşık 10 saniye durmasına sebep olan uyku ile ilişkili bir solunum sorunudur. TUAS tanısı standart olarak hastanın bütün gece uyku laboratuarında bir çok elektroda bağlı olarak kalmasını zorunlu kılan polisomnografi cihazı ile teşhis edilir. Horlama, TUAS için bir belirti olabileceğinden, son yıllarda hastanın kendi uyku ortamında kolayca kaydedilebilen horlama sesleri, TUASın tanısının konmasında popüler bir hale geldi. Biz bu çalışmada horlama seslerinden apne zamanlarını yakalamak için apne çıkışı seslerini bulmayı amaçlamaktayız. Bu amaçla horlama kayıtları önce parçalara ayrılmakta. Daha sonra bu parçalar literatürde bulunan ve bulunmayıp yeni kazandırılan ses özellikleriyle ifade edilmekte. Son olarak da bu parçalar denetlenmiş ve denetlenmemiş yöntemlerle sınıflara ayrıldı. Bulunan apne çıkışı sesleri fazla bulunan parçaların sayısını azaltmaya yönelik geliştirilen bir yöntem ile apne zamanlarının bulunması için kullanıldı. Aynı zamanda sınıflandırılan uyku seslerinden doktorların faydalanması için olasılık hesabına dayalı bir kaynak oluşturuldu. Bu yöntemler, Gülhane Askeri Tıp Akademisinde TUAS tedavisi için ameliyat olacak hastaların ameliyat öncesi ve sonrası horlama sesi kayıtlarına uygulanıp, tedavinin ne kadar başarılı olacağı belirlenmeye çalışılacaktır.
Özet (Çeviri)
Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) is defined as a sleep related breathing disorder that causes the body to stop breathing for about 10 seconds and mostly ends with a loud sound due to the opening of the airway. OSAS is traditionally diagnosed using polysomnography, which requires a whole night stay at the sleep laboratory of a hospital, with multiple electrodes attached to the patient's body. Snoring is a symptom which may indicate presence of OSAS; thus investigation of snoring sounds, which can be recorded in the patient's own sleeping environment, has become popular in recent years to diagnose OSAS. In this study, we aim to develop a new method to detect post-apnea snoring episodes with the goal of diagnosing apnea or creating a new criteria similar to apnea / hypopnea index. In this method, first segmentation is done to eliminate the silence parts and only deal with active. Then these episodes are represented by distinctive features; some of these features are available in literature but some of them are novel. Finally, these episodes are classified using supervised and unsupervised methods. We are especially interested in detecting post apnea episodes, hence the apnea periods. False alarm rates are reduced by adding additional constraints into the detection algorithm. These methods are applied to snoring sound signals of OSAS patients, recorded in Gulhane Military Medical Academy, to verify the success of our algorithms
Benzer Tezler
- Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tıp Fakültesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Hastanesi Anesteziyoloji ve Reanimasyon Yoğun Bakım Ünitesinde 2011-2021 yılları arasında tanı konulan beyin ölümü vakalarının retrospektif olarak incelenmesi
Retrospective analysis of patients who diagnosed with brain death between 2011-2021 at Kahramanmaraş Sütçü İmam University Medical Faculty Health Practice and Research Hospital Anesthesiology and Reanimation, intensive care unit
KÜBRA AVAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Anestezi ve ReanimasyonKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYKUT URFALIOĞLU
- Travma sonrası stres bozukluğunun yapay zekâ kullanılarak ses ve metin verileriyle tespiti: Bir bütünleşik model yaklaşımı
Detection of post-traumatic stress disorder using artificial intelligence with speech and text data: An integrated model approach
SERVET BADEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
- Böbrek nakli sonrasında verici HLA antijenlerine karşı oluşan antikorların flow cytometry cross match yöntemi ile saptanması
Detection of post transplant donor specific antibodies aganist donor HLA antigens by flow cytometric cross match
TÜLAY KILIÇARSLAN
Doktora
Türkçe
2005
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MAHMUT ÇARİN
- 6 Şubat 2023 depremleri sonrası arazi kullanımı-arazi örtüsü değişiminin yapay sinir ağları ile tespiti ve gelecek projeksiyonu: 6 Şubat 2023 depremi Kahramanmaraş-Elbistan örneği
Detection of post-earthquake land use and land cover change using artificial neural networks and future projections: A case study of Kahramanmaraş-Elbistan following the February 6,2023 earthquakes
YAREN NUR YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
CoğrafyaİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİCoğrafya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH SÜNBÜL
- Deprem sonrası betonarme kolonlarda boyuna donatı burkulmasının makine öğrenmesi ile tespiti
Detection of longitudinal reinforcement buckling in reinforced concrete columns post-earthquake by machine learning
BAHADIR GÜLEŞMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER TUĞRUL TURAN