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
- Tez No: 807291
- Danışmanlar: PROF. DR. KERİM GÜNEY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Polisomnografi işaretleri, uyku skorlama, uyku apnesi skorlama, skorlama algoritması, yapay sinir ağları, uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi, Polisomnographic signals, sleep scoring, sleep apnea scoring, scoring algorithm, artifical neural networks, adaptive-network-based fuzzy inference systems
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
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.
Özet (Çeviri)
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.
Benzer Tezler
- EEG ve EKG işaretlerinden örüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırılması
Applications and comparison of pattern recognition from EEG and ECG signals
ABDULNASIR YILDIZ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ
- Parametrik yöntemler ile akıllı sistemler kullanarak uyku apnesinin teşhisi ve sınıflandırılması
Detection and classification of sleep apnea using modern parametric method with intelligent systems
ALİ ÖTER
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT KEMAL KIYMIK
- EMG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi
Determining of doze level analysing EMG signals by modern methods
FERHAT TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- EEG ve EMG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi
Determining of doze level analysing EEG and EMG signals by modern methods
NECMETTİN SEZGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- Ip tabanlı hasta izleme ve değerlendirme sistemi
Ip based patient monitoring and evaluation system
CAFER AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKBAŞ