Obstrüktif uyku apnesinin derin öğrenme kullanılarak tahmin edilmesi
Obstructive sleep apnea prediction using deep learning
- Tez No: 744291
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Elektrokardiyografi, Evrişimli sinir ağları, Tahminleme, Uyku apne sendromları, Deep learning, Electrocardiography, Convolutional neural networks, Forecasting, Sleep apnea syndromes
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nefes alışverişinin en az on saniye boyunca durması olarak tanımlanan uyku apnesi, günümüzde sık karşılaşılan bir uyku hastalığı olarak bilinmektedir. Obstrüktif uyku apnesi (OUA), solunum yolunda tıkanmaya bağlı gerçekleşen en yaygın uyku hastalıklarından biridir. Bu sendromun geliştirilen modeller yardımıyla otomatik olarak tespit edilebilmesinin yanında ön görülebilmesi de ciddi seviyelerde sağlık problemlerini ve hayati tehlikeyle karşı karşıya kalma durumunu önlemek açısından önemlidir. Yüksek doğrulukla çalışan tahmin modellerinin geliştirilmesi ile OUA rahatsızlığı yaşayan kişilerin sendrom anı gelmeden uyarılması ve uykudan uyandırılması ile olası risklerin yaşanmadan önlenmesi mümkün olabilecektir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme yöntemlerinden biri olan Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN) ile OUA tanısı konmuş hastalara ait elektrokardiyografi sinyalleri kullanılarak apne tahmini yapan modeller sunulmuştur. Bu modellerden birincisi, önceden eğitilmiş mimariler ile yapılan sıfırdan eğitim çalışmasıdır. İkinci model, önceden eğitilmiş mimariler ile transfer öğrenme yöntemi kullanılarak yapılan çalışmadır. Üçüncü model, ilk iki modelde gözlemlenen bulgulara bağlı olarak önerilmiş yeni bir modeldir. Son modelde ise üçüncü modelde önerilen derin öğrenme mimarisinden elde edilen özniteliklerin, mimarinin kendi sınıflandırıcısı yerine Destek Vektör Makineleri, Rastgele Alt Uzay k-En yakın Komşuluk ve Rastgele Alt Uzay Diskriminant Analizi yöntemleri ile sınıflandırıldığı durumda gözlemlenen sonuçlar sunulmuştur. Çalışmanın sonucunda gözlemlenen yüksek doğruluktaki bulgular, önerilen modellerin OUA tahmininde iyi bir belirteç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Sleep apnea is defined as the cessation of breathing for at least ten seconds and known as a common sleep disorder. Obstructive sleep apnea (OSA) is the most common type of sleep apnea that occurs due to obstruction in the airway. Besides the detection of sleep apnea with the help of developed algorithms, early prediction of this syndrome is important in order to prevent serious health problems and life-threatening situations. With the prediction models working with high accuracy, it will be possible to prevent the possible risks without experiencing them by stimulating the OSA patients before the syndrome occurs and waking them up from sleep. In this thesis, models that predict apnea using electrocardiographic signals of patients diagnosed with obstructive slep apnea by using Convolutional Neural Networks (CNN) are presented. The first model is the training from scratch with pre-trained architectures. The second model is the study of using the transfer learning method with pre-trained architectures. The third model is the study in which the new results observed with the changes made on the architecture that performed the best prediction performance in the first two models. In the last model, the results are presented when the features obtained from the deep learning architecture proposed in the third model are classified by Support Vector Machines, Random Subspace k-Nearest Neighborhood and Random Subspace Discriminant Analysis methods instead of the architecture's own classifier. The high accuracy findings observed at the end of the study show that the proposed model can be used as a good indicator for the prediction of OSA syndrome.
Benzer Tezler
- EKG sinyallerinden yapay zeka yöntemleri kullanılarak uyku apnesi teşhisinin yapılması
Diagnosis of sleep apnea using artificial intelligence methods from ECG signals
BAHAR NAZLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriKastamonu ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİYE ALTURAL ÖZKAN
- Çocuklarda obstrüktif uyku apne sendromunun QRS kompleksi morfolojisi üzerine etkileri̇
The effects of obstructive sleep apnea syndrome on QRS complex morphology in children
ELNUR GASIMOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE FUNDA ÖZTUNÇ
- Obstrüktif uyku apne sendromu hastalarında pozitif hava yolu basıncı (CPAP) tedavisi öncesi ve sonrasında otonomik fonksiyonların değerlendirilmesi
Evalution of autonomic functions in patients with obstructive sleep apnea syndrome before and after continuous positive airway pressure (CPAP)treatment
FÜSUN AKDENİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
NörolojiCumhuriyet ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KAYIM YILDIZ
- Lipodistrofi hastalarında obstruktif uyku apne sıklığı
Prevalence of obstructive sleep apnea in patients with lipodystrophy
TALHA ÖZTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
İç HastalıklarıEge Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ILGIN YILDIRIM ŞİMŞİR
- Çocuk Genetik Hastalıkları Polikliniğinde 2000-2023 yılları arasında takip ettiğimiz akondroplazi tanılı hastaların klinik izlemlerinin değerlendirilmesi, komplikasyonların yönetimi ve genetik danışma verilmesi
Evaluation of the clinical follow-up of patients diagnosed with achondroplasia between 2000-2023 in the Pediatric Genetics Clinic, management of complications, and providing genetic counseling
SIMUZAR ALIYEVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıMarmara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE NURSEL ELÇİOĞLU