Obstrüktif uyku apnesinin derin öğrenme kullanılarak tahmin edilmesi

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.