EEG sinyallerindeki ekg gürültüsünün faz karşılaşması ve yavaş dalganın tespitine etkisinin incelenmesi

Elektroensefalografi (EEG), beyin tarafından üretilen elektriksel aktivitelerin, invaziv (acısız) olmayan bir şekilde elde edilmesine ve görüntülenmesine izin veren bir tekniktir. Bu teknik ile beyin sinyallerini değerlendirmek, nörolojik bozuklukları ve sinir sistemindeki belirli durumları tespit etmek mümkündür. Öte yandan EEG ile, beyin dışından kaynaklanan elektrot, yutkunma, öksürme, göz ve kalp hareketi gibi istenmeyen sinyallerde (gürültü) kayıt altına alınabilmektedir. Çok kanallı EEG'lerdeki büyük miktardaki bilginin incelenebilmesi ve yorumlanabilmesi uzun zaman almaktadır. Bununla birlikte gürültü ile kirlenmiş EEG sinyallerinin inceleme ve yorumlanma süresi dahada artmakta ve olası epileptiform aktivitelerin gözden kaçırılmasına neden olmaktadır. Bu nedenle EEG sinyallerindeki gürültülerin giderilmesini sağlayan otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. EEG sinyallerinde gözlemlenen gürültülerden biri Elektrokardiyogram (EKG) sinyalidir. EKG sinyalleri düzenli bir desene sahip sinyaller olup, morfolojileri bakımından diken ve keskin dalgalarla karıştırılabilir. EEG sinyallerinde düzenli aralıklarla gözlemlenebilen diken ve keskin dalgalar, her zaman epileptiform aktivite olarak değerlendirilemez. Bu nedenle, bu tez çalışmasında EEG sinyallerindeki EKG gürültülerinin, yüksek doğrulukla giderilmesi hedeflenmiştir. Bunun için EKG gürültü gideriminde Sıfır Faz Filtreleme (SFF, Zero Phase Filtering-ZPF) ile Normalleştirilmiş En Küçük Ortalama Kareler (NEKOK, Normalized Least Mean Square Filtering-NLMS) filtreleme metotları kullanılmıştır. EKG gürültüsünün EEG sinyalindeki etkileri, bazı epileptiform aktiviteler kullanılarak incelenmiştir. İncelenen epileptiform aktivitelerden ilki, Faz Karşılaşmaları (FK)'dır. İki kutuplu montajlarda gözlemlenebilen FK, maksimum voltajın yerinin göstergesi olup, özellikle fokal epilepsilerin lokalizasyonunun tespitinde oldukça önemlidir. Çalışmada incelenen diğer epileptiform aktivite ise YD'lardır. İktal dönemdeki EEG sinyalleri genellikle ritmik olarak gözlemlendiğinden, böylesi durumlarda YD'lar önemli bir işaret haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında ele alınan FK ve YD tespiti için sırasıyla pik bulma (iPeak) ve MinPeakProminence (MPP) metotları kullanılmıştır. Çalışmadaki tüm metotların performans değerlendirmesinde, sınıflandırıcı metrikleri (karışıklık matrisi, doğruluk vb.) kullanılmıştır. Tez çalışması temelde iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm, gürültü giderimi yapılmayan ham EEG sinyalindeki FK'nın ve YD'ların tespit edilmesinden, ikinci bölüm ise filtreleme yapıldıktan sonra EKG gürültüsü giderilmiş EEG sinyalindeki FK'nın ve YD'ların tespit edilmesinden oluşmaktadır. Uygulanan metotların performanslarının değerlendirilmesinde, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Nöroloji Bölümü'nden retrospektif olarak temin edilen EEG veri seti (SÜH) ile halka açık olan Boston Çocuk Hastanesinden alınan veri seti (CHB-MIT) ve Bonn Üniversitesi Epileptoloji Anabilim Dalı'ndan alınan veri setleri (BONN) kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında, EKG gürültülerinin EEG sinyalinde bulunan FK ve YD'lar üzerindeki etkilerinin incelenmesi için yapılan deneylerde, SÜH veri setindeki ham EEG sinyallerindeki FK ve YD'ların tespitinde elde edilen doğruluk oranları sırasıyla, %83.1 ve %95.5 olarak tespit edilmiştir. EKG gürültüsünün gideriminden sonra elde edilen doğruluk oranları ise SFF sonucunda FK'nın tespiti için %88.97, YD tespiti için %95.3; NEKOK filtreleme sonucunda FK'nın tespiti için %86.29, YD tespiti için %95.2 olarak bulunmuştur. Elde edilen doğruluk oranları incelendiğinde, FK'nın tespitinde EKG gürültü gideriminin başarıyı arttırdığı, YD tespitinde ise başarı üzerinde büyük bir etki yaratmadığı gözlenmiştir. Bilindiği üzere EKG sinyalleri yüksek genliğe sahip sinyallerdir ve bu sebeple FK olabilecek sinyalleri gizleyebilmektedir. Çalışmada FK tespitindeki başarının artmasının sebebi, yüksek genlikli olan EKG gürültülerinin giderilmesi ile birlikte FK'nın ortaya çıkmasıdır. Öte yandan YD'lar ise düşük genliğe ve frekansa sahip dalgalardır. Bu nedenle yüksek genliğe sahip olan EKG gürültüsünün giderilmesi sonrasında YD tespitindeki başarıda belirgin bir farklılık izlenmemiştir. Sonuç olarak yapılan bu tez çalışması ile EKG gürültü giderimi ile EEG sinyalindeki FK'nın tespitine katkı sağlanmıştır. İleride yapılacak bir çalışma ile EKG gürültüsünün diken ve keskin dalgaların tespitine olan etkileri de araştırılabilir.