Dijital sinyal işleme yazılımı geliştirilmesi ve geliştirilen bu yazılım ile elektroensefalografi kayıtları kullanılarak tıkayıcı uyku apnesi bulunan bireylerin apnesiz bireylerden ayırt edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorÖztürk, Levent
dc.contributor.advisorUçar, Erdem
dc.contributor.authorUmut, İlhan
dc.date.accessioned2024-06-11T20:35:32Z
dc.date.available2024-06-11T20:35:32Z
dc.date.issued2011
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionDoktoraen_US
dc.description.abstractElektroensefalografik (EEG) frekans bandlarının obstrüktif uyku apnesi bulunan bireylerin apnesiz bireylerden ayırt etmede kullanılıp kullanılamayacağını belirlemek üzere bu çalışma planlandı.Obstrüktif uyku apneli 121 hastadan kayıt edilen farklı 11842 olay, apnesiz 30 kontrol grubundan 4584 olay çalışmaya dâhil edildi. Tüm apneler solunum kayıt kanallarında işaretlendi ve anormal solunum olayı ile aynı zaman dilimine denk gelen EEG kayıtları C4-A1 ve C3-A2 kanallarından alınarak Fourier ve Dalgacık Dönüşümü'nü kullanan ve bizim tarafımızdan geliştirilen yeni bir yazılım ile incelendi. Delta (0,5-4 Hz), Teta (4-8 Hz), Alfa (8-13 Hz), Beta (13-30 Hz) ve Gamma (30 Hz üzeri) frekans bandlarının yüzde değerleri apneleri ayırdedebilmek amacıyla t-testi ve ROC Analizi yöntemleri kullanılarak değerlendirildi.C3-A2 Beta(%) frekans düzeyi en yüksek ayırt edici değeri sağladı (AUC=0.662; p<0.001), ancak C3-A2 Alfa(%) düzeyi en düşük ayırt edici değeri verdi (AUC=0.536; p<0.001). Benzer şekilde, C4-A1 Beta(%) frekans düzeyi en yüksek ayırt edici değeri sağlarken (AUC=0.658; p<0.001), C4-A1 Alfa(%) düzeyi en düşük ayırt edici değeri verdi (AUC=0.536; p<0.001).Bu çalışmanın ana bulgusu; EEG frekans bandlarındaki oranların obstrüktif uyku apneli bireylerin apnesiz bireylere göre bazı farklılıklar göstermesi ve bu bandlardaki değişikliklerin takip edilmesi ile apnelerin belirlenebileceğidir. Dört farklı frekans bandından en anlamlı sonucu Beta (%) bandı verdi.en_US
dc.description.abstractThis study was undertaken to investigate whether Electroencephalographic (EEG) frequency bands are applicable in distinguishing people having obstructive sleep apnea from those not having this problem.11842 different cases recorded from 121 patients with obstructive sleep apnea were included in the case study of control group of 30 people without sleep apnea. All apneas were marked at the respiration-record channels and EEG records synchronizing with abnormal respiration cases were extracted from C4-A1 and C3-A2. Later, they were examined through a new software which uses Fourier and Wavelet Transform and which was developed by us. The percentage values of Delta (0, 5-4 Hz), Theta (4-8 Hz), Alpha (8-13 Hz) and Beta (13-30 Hz) frequency bands were evaluated using t-test and ROC Analysis to distinguish between apneas.The C3-A2 Beta (%) frequency level has produced the highest distinguishing asset (AUC=0.662; p<0.001); however, the C3-A2 Alfa (%) level has produced the lowest distinguishing (AUC=0.536; p<0.001). Likewise, while the C4-A1 Beta (%) frequency level has produced the highest distinguishing asset (AUC=0.658; p<0.001), the C4-A1 Alpha (%) level has produced the lowest distinguishing asset (AUC=0.536; p<0.001).The main finding of this study suggests that the rates obtained from the EEG are different in the patients with obstructive sleep apnea from those of people without apnea and apneas can be detected following the changes at the channels. Of four different frequency bands, the Beta (%) has produced the most meaningful result.en_US
dc.identifier.endpage97en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=zD1B0cW7zVr3VcnZjitVXoJTUo0I8aa_My6arwt1pWK-zhOrVWKabHhpmScOmvRE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/9207
dc.identifier.yoktezid285443en_US
dc.institutionauthorUmut, İlhan
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleDijital sinyal işleme yazılımı geliştirilmesi ve geliştirilen bu yazılım ile elektroensefalografi kayıtları kullanılarak tıkayıcı uyku apnesi bulunan bireylerin apnesiz bireylerden ayırt edilmesien_US
dc.title.alternativeDigital signal processing software development and distinguishing people having obstructive sleep apnea from those not having this problem using electroencephalography records by the developed softwareen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu