Obezitenin elektroretinografi (ERG) sinyali üzerindeki etkisi

Obezite, vücuttaki yağ miktarının insan sağlığını bozacak miktarda artması sonucu ortaya çıkan bir sağlık sorunudur. Günümüzde prevelansı her geçen gün artan obezite, başta gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler olmak üzere dünya çapında geniş bir yayılım sergileyen bir halk sağlığı problemi haline gelmiştir. Obezite yanlızca bir estetik problem değil, aynı zamanda başta kalp damar hastalıkları olmak üzere diyabet, felç, eklem rahatsızlıkları, bazı kanser türleri gibi birçok sağlık sorunu ile yakından ilişkilidir. Bunun yanı sıra obezitenin göz üzerinde de olumsuz etkilerinin olduğu ve gerekli önlemlerin zamanında alınmaması durumunda geri dönüşümsüz görme kayıplarına neden olduğu ortaya koyulmuştur. Günümüzde klinik araştırmalarda göz hastalıklarının tanı ve teşhisinde Elektrookülografi (EOG), Elektroretinografi (ERG) ve Görsel uyarılmış potansiyel (VEP) gibi oküler elektrofizyolojik testler yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında da kullanılan ERG, bir ışık uyarana karşı rod, koni ve gangliyon hücrelerini içeren retina tabakasının kitlesel yanıtını inceleme imkânı vermektedir. Literatürde ERG'den yararlanılrak retina kökenli hastalıkların tanı ve teşhisinin konulmasına yönelik çok sayıda çalışma mevcuttur. Ancak obezite ve ERG sinyalleri arasındaki ilişkiyi irdeleyen herhangi bir çalışmanın bulunmadığı tespit edilmiştir. Diğer taraftan klinik uygulamalarda obezitenin ölçülmesinde sıklıkla kullanılan vücut kitle indeksi (VKİ) parametresinin, obezite ile bağlantılı olan hastalıkların değerlendirilmesinde tek başına yeterli olmadığı ortaya koyulmuştur. Bundan dolayı bu tez çalışması kapsamında obezitenin flaş ERG (fERG) sinyalleri üzerindeki fizyolojik etkisi incelenmiştir. Bunun yanı sıra obezite ve derecelerini fERG sinyallerinden yararlanarak sınıflandırmak için otomatik bir karar destek sistemi önerilmiştir. Tez kapsamında sağlıklı, fazla kilolu, obez, morbid obez ve süper obez bireylerden kaydedilen fERG sinyallerinin rod, maksimum kombine ve koni yanıtları kullanılmıştır. Bu doğrultuda öncelikli olarak kurulan laboratuvar ortamında fERG sinyalleri için normal değerler tespit edilmiştir. Ardından Kısa Zaman Fourier Dönüşümü (KZFD), Sürekli Dalgacı Dönüşümü (SDD) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) yöntemleri ile obezite ve seviyelerinin fERG sinyalleri üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Daha sonra ADD ve Dalgacık Paket Dönüşümü (DPD) yöntemleri ile özellik çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler YSA ve parçacık sürü optimizasyonuna (PSO) dayalı olarak oluşturulan YSA modellerinde giriş olarak kullanılarak obezite seviyeleri sınıflandırılmıştır. Kullanılan iki modelin sınıflandırma işlemine ait performansları istatiksel açıdan karşılaştırılmıştır.