Tıkayıcı uyku apnesinin konuşma seslerinin doğrusal olmayan zaman serisi analizleri ve akıllı karar verme yöntemleri ile tespiti

Tıkayıcı uyku apnesi (TUA) yaygın görülen uyku bozukluklarından biridir. TUA'nın altın standart tanı yöntemi olan polisomnografi (PSG) tetkikinin uygulanmasında karşılaşılan zorluklar nedeniyle bu alandaki çalışmalar, PSG'ye alternatif olarak kullanılabilecek çeşitli yaklaşımların geliştirilmesi üzerine yoğunlaşmıştır. TUA'nın kişiler uyanık durumdayken kaydedilen konuşma/ses sinyalleri kullanılarak tespiti, son yıllarda önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Yapılan çalışmalarda, genellikle ünlü sesler ve bazı geniz ünsüzleri klasik ses analizleri ile incelenmiş ancak sonuçlar klinik uygulamaya aktarılabilecek başarı seviyelerine ulaşamamıştır. Bu tez çalışması, sesin doğasında var olan kaotik davranışın doğrusal olmayan analiz yaklaşımlarıyla incelenmesi, klasik ses analizlerinin layıkıyla ortaya çıkaramadığı dinamiklerin eldesini sağlayarak TUA tespitinde etkili sonuçlar üretebilir düşüncesiyle planlanmıştır. Doğrusal olmayan zaman serisi analizi olarak bilinen ve temellerini kaos teorisinden alan yöntemler, çeşitli öznitelikler ve makine öğrenmesi kullanılarak, TUA'nın tespiti ve TUA derecesinin (hafif, orta, ağır apne) belirlenmesine yönelik çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, TUA'lı olan kişilerin sesinde değişiklik oluşturma potansiyeli olan 32 ses belirlenerek, 141 denekten kayıt alınmıştır. Analiz sonuçları ünlü, ünsüz ve tüm sesler için değerlendirilerek sınıflandırma çalışmaları yapılmış ve en iyi sonuç ünsüz seslerde elde edilmiştir. Ünsüz sesler için yapılan incelemede her bir denek için 336 öznitelik (28 ses × 12 öznitelik) hesaplanmış, ANOVA özellik seçme yöntemi ile sağlıklı/TUA sınıflandırması için 5, apne derecesi sınıflandırması için 14 öznitelik seçilmiştir. K-en yakın komşuluk (K-EYK) ve destek vektör makineleri (DVM) sınıflandırıcılarının çeşitli konfigürasyonları kullanılarak, sağlıklı/TUA tespitinde %95,1, TUA derecelerinin sınıflandırılmasında ise %82 doğruluk elde edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar, TUA'nın varlığının ve TUA derecesinin, birkaç farklı ses örneğinden hesaplanan az sayıdaki doğrusal olmayan özellikle, PSG sonuçlarıyla tutarlı olarak (basit horlama, hafif, orta ve ağır TUA) yaklaşık 15 dakika içinde belirlenebileceğini göstermiştir. Sonuç olarak literatürdeki en yüksek sağlıklı/TUA sınıflandırma doğruluk oranına ulaşılmıştır. Ayrıca, konuşma seslerinden TUA derecesinin belirlenmesi konusunda, literatürde bu alandaki ilk çalışma olup, oldukça yüksek bir doğruluk elde edilmiştir.