Uyku apnesinin mikroyapı analizi
Microstructure analysis of sleep apnea
- Tez No: 386282
- Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Uyku apnesi sendromunun toplumda görülme sıklığı oldukça yüksek olup uykuda solunumun tam ya da kısmi durması ile birlikte kan oksijen satürasyonunda düşme ve beyinde uyarılmışlık oluşması şeklinde tanımlanmaktadır. Uykuda solunum bozukluklarının birçok kardiyovasküler, nörolojik, endokrinolojik hastalığın gelişmesinde ve ilerlemesinde önemli bir rol oynadığı bilinmektedir. Uyku apnesinin türlerinden olan obstruktif uyku apnesi (OUA), solunum çabası olmasına rağmen ağız ve burunda hava akımının olmaması durumudur. Solunum çabası olmaksızın ağız ve burunda hava akımının olmaması ise santral uyku apnesi (SUA) şeklinde tanımlanmaktadır. Uyku apnesi öncesinde, anında ve sonrasında elektrofizyolojik kayıtlarda oluşan, gözle ayırt edilemeyen ancak sinyal işleme yöntemleri ile belirlenebilen anlamlı yapısal değişikliklere mikroyapı denir. Bu tez çalışmasında OUA ve SUA teşhisi konmuş 32 hastanın uyku kayıtları sinyal işleme ve istatistiksel yöntemlerle incelenmiştir. Her hastanın uyku apnesi öncesi, anı ve sonrasındaki Elektrokardiyografi (EKG) ve Elektroensafalografi (EEG) sinyallerinin zaman-frekans bölgesi analizleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada amaç; EKG ve EEG sinyalleri ile diğer parametrelerden elde edilen sonuçların uyku evreleri, uyku apnesi türleri ve apne/hipopne indeksine göre analiz edilerek, EEG ve EKG'de oluşan, gözle görülemeyen mikroyapıların ilintisini ortaya koymaktır. Uyku apnesi türlerine göre apne anında EEG alt bant mikroyapılarında anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir (pdelta
Özet (Çeviri)
Sleep apnea syndrome is defined as a decrease in blood oxygen saturation or electroencephalogram (EEG) arousal following partial/full respiratory arrest. Respiratory disorders during sleep are known to play an important role in the development and progression of various cardiovascular, neurological, and endocrinological diseases. Obstructive sleep apnea (OSA) is the condition in which there is no air flow in the mouth and nose despite attempts to breathe. The absence of air flow in the mouth and nose without an attempt to breathe is defined as central sleep apnea (CSA).Significant structural changes that becomes during and after sleep apnea on the electrophysiological records before, cannot be occurred but can be determined by signal processing is called microstructure.The sleep records of 32 patients who were diagnosed with OSA and CSA were analyzed with signal processing and statistical methods. Time –frequency domain analysis of Electrocardiogram (ECG) and EEG signals were followed out during pre, intra and post sleep apnea. The aim of the present study was to analyze ECG and EEG signals, along with other parameters results, according to sleep stages, sleep apnea types, and apnea/hypopnea index (AHI), and to demonstrate their association with EEG and ECG microstructures that cannot be detected visually. Statistical tests showed significant differences in EEG sub-band microstructures with respect to sleep apnea types (pdelta
Benzer Tezler
- Uyku apnesinin öngörülmesi ve dil kasının uyarılması için model geliştirilmesi
A model development for prediction of sleep apnea and stimulation of genioglossus muscle
AYKUT ERDAMAR
Doktora
Türkçe
2007
BiyomühendislikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN EROĞUL
PROF.DR. ABDURRAHMAN TANYOLAÇ
- Sleep apnea events detection from polysomnogram studies using deep learning techniques
Uyku apne etkinlikleri derin öğrenme teknikleri kullanılan polisomnogram araştırmalarından algılama
MAHMOOD ABED
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome
Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı
ONURHAN HAMZAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
- Obstrüktif uyku apnesinin derin öğrenme kullanılarak tahmin edilmesi
Obstructive sleep apnea prediction using deep learning
HÜSEYİN NASIFOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
BiyomühendislikTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Obstrüktif uyku apnesinin tedavisinde prostodontik uygulamalar
Prosthodontic applications for obstructive sleep apnea treatment
HÜSEYİN KURTULMUŞ
Doktora
Türkçe
2004
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SERDAR ÇÖTERT