Horlama seslerinin kaotik yapısına dayalı olarak uyku apnesinin tespiti
Detection of sleep apnea based on chaotic structure of the snore sounds
- Tez No: 386287
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FİKRET ARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Uyku apnesi, uykuda solunumun en az 10 sn süreyle durması olarak tanımlanmakta olup, Tıkayıcı Uyku Apnesi Sendromu (TUAS) bu rahatsızlığın en yaygın görülen türüdür. Horlama, TUAS'ın en önemli belirtilerindendir. Yapılan çalışmalar TUAS hastalarının gürültülü bir şekilde ve sıklıkla horladığını göstermiştir. Bu tez çalışmasında, sadece horlama sinyallerinden yararlanılarak TUAS'ın teşhis edilebilmesi amacıyla, horlama sinyallerinin kaotik analizi gerçekleştirilmiştir. Böylelikle polisomnografi testine göre daha hızlı, daha basit ve düşük maliyetli bir teşhis yönteminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda horlama seslerinin kaotik yapısına dayalı olarak En Büyük Lyapunov Üsteli (EBLÜ), Iraksama Eğrisinin Ortalama Değeri ve En Yakın Yanlış Komşu Yüzdesi parametreleri horlama seslerinin sınıflandırılması amacıyla öznitelik olarak kullanılmıştır. TUAS rahatsızlığı olanlarla basit horlayanları sınıflandırma işlemi, bir ileri beslemeli yapay sinir ağı yardımıyla yapılmıştır. Sınıflandırıcı girişine bu üç öznitelik değerleri verildiğinde toplam başarım oranı %98,29 olarak elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Sleep Apnea is defined as cessation of breathing during sleep at least 10 seconds, Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) is most prevalent type of this disease. Snoring is one of the most important symptom of the OSAS. Studies have shown that OSAS patients snore loudly and frequently. In this thesis, chaotic analysis of snore sounds have been carried out in order to diagnose OSAS by using only the snore sounds. Thus faster, simpler and more cost-effective diagnostic method than polysomnography have been aimed to determine. In this context, based on chaotic structure of the snore sounds, Largest Lyapunov Exponent (LLE), Mean Value of Divergence Curve and Percent of the False Nearest Neighbors parameters are used as features for classification of snore sounds. OSAS patients/simple snorers are classified by means of a feed forward neural network. When the three features used as inputs of the neural network, total classifier performance rate was obtained as %98,29.
Benzer Tezler
- Tıkayıcı uyku apnesinin konuşma seslerinin doğrusal olmayan zaman serisi analizleri ve akıllı karar verme yöntemleri ile tespiti
Detection of obstructive sleep apnea using nonlinear time series analysis of speech signals and intelligent decision making methods
TUĞÇE KANTAR UĞUR
Doktora
Türkçe
2023
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
DOÇ. DR. METİN YILDIZ
- İstatistiksel değişim algılama algoritmaları ile horlama seslerinin bölütlenmesi ve uyku apnesinin tesbiti
Segmentation of snore sounds and detection of sleep apnea with statistical change detection algorithms
GÜLSEVİN KODALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET ARI
- Tıkayıcı uyku apnesinin konuşma sinyallerinin doğrusal olmayan analizleri ile tespit edilmesi
Determination of obstructive sleep apnea with nonlinear analysis of speaking signals
YASEMİN UYAR TOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA YILMAZ
DOÇ. DR. METİN YILDIZ
- An efficient and fast method of snore detection for sleep disorder investigation
Uyku bozuklukları araştırması için etkin ve hızlı bir horlama tespit yöntemi
MUSTAFA ÇAVUŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU
- Detection of post apnea sounds and apnea periods from sleep sounds
Uyku seslerinden apne sonrası seslerin ve apne zamanlarının bulunması
ERSİN KARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ