Geliştirilen önişlemeli?sinir ağı modelleri ile yetişkin insanlarda uyku apne ve çeşitlerinin teşhisi

Uyku apnesi sendromu (UAS) dünyanın ciddi sağlık problemlerinden biridir. Bu sendromun tedavisinde erken teşhis oldukça önemli bir faktördür.Bu çalışmada, UAS'nin teşhisi ve sınıflandırılması için farklı yöntemler araştırıldı. Birinci metot, hastanın horlama ses işaretinin, zaman?frekans analizi ile ortaya çıkan apne ile ilintili belirli yapıdaki bileşenlerin enerjisi, tasarlanan YSA'ya verilerek UAS teşhisini ele almıştır. İkinci metot, hastalardan kayıtlanan EEG işaretlerini ele almıştır. EEG işaretinin delta, theta, alfa, beta, ve gamma altbantlarının ikiz?spektrumu ile ortaya çıkan kuadratik faz eşleşmeleri gibi karakteristik özellikler quantifiye edilerek YSA'ya verilmiştir. Üçüncü metot, hastadan alınan karın ve göğüs hareketi işaretlerini ele almıştır. Bu veriler sonra Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) kullanarak 7. seviyeye kadar dalgacık katsayılarına ayrıştırılmıştır. UAS sınıflandırması için bir ADD?YSA tasarlanmıştır. Bu dalgacıkların 1. seviyeden 7. seviyeye kadar detay katsayılarının enerjisi ile 7. seviyedeki yaklaşık katsayılarının enerjisi hesaplanarak bu ağa verilmiştir. YSA ile değerlendirilen veriler aynı zamanda Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ile de değerlendirildi ve elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı.Önerilen bu metotlar ile UAS'yi teşhis ve sınıflandırmada yüksek başarım oranları elde edildi. Bu şekildeki veri analizinin nöroloji ve uyku bozuklukları alanlarında da kullanılması mümkündür. Hem hastaya hem de uzman hekime kolaylık sağlaması için geliştirilen SDD?YSA ve ADD?YSA modelleri PSG cihazına entegre edilebileceği düşünülmektedir.