Zaman gecikmeli yapay sinir ağları tabanlı apne tespiti ve karşılaştırmalı analizi

Uyku apnesi, uyku esnasında, nefesin en az 10 saniye boyunca durması olarak tanımlanmaktadır. Bu apneler hastalığın şiddetine bağlı olarak gece boyunca yüzlerce kez meydana gelebilir. Hastanelerde yer alan uyku odalarındaki doluluk ve maliyet, apne tespit sürecini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle uyku odalarının yoğunluğunu azaltmak ve uyku apne tespit oranını artırmak için, hastane dışında taşınabilir cihazlar ile bir ön elemeye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada amaç, apne hastası için, polisomnografi gibi standart ancak daha karmaşık testlerin gerekliliğine karar verecek, ön tarama amaçlı kullanılan taşınabilir kayıt cihazlarıyla kayıt edilen fizyolojik sinyalleri inceleyerek, sınıflandırmada kullanılabilecek en iyi veri grubunu ortaya çıkarmaktır. Bunun için öncelikle hava akışı, oksijen doyum oranı ve EKG sinyallerini ayrı ayrı kullanarak gerçek zamanlı apne tespiti yapılmaktadır. Apne tespiti için sinyallerin her birinden farklı dinamik özellik çıkarımları elde edilerek, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilmektedir. Yapay sinir ağları örnek bir durumda taşınabilir cihazlardan elde edilen gürültülü kayıtlarda, karma veri girişi ile eğitilen yapay sinir ağı, uzman tarafından işaretlenmiş veriler üzerinden %89.6 gibi yüksek tespit oranı ile çalışmaktadır. Çalışmanın devamında apne şüphesi olan kişiler için, elde edilen fizyolojik sinyalleri inceleyen ve apne işaretlemesi amaçlı veri eşleşmesi analizi yapan, bir yazılım platformu geliştirilmiştir. Bu yazılım platformu ile üçüncü düzey kayıt sistemlerinden elde edilen hava akışı, oksijen saturasyonu ve EKG sinyalleri kullanılarak apne tespiti yapılabilmektedir. Apne tespiti için sinyallere uygun öznitelik çıkarımları yapılarak, arayüzden seçilebilen yapay sinir ağlarına giriş olarak verilmekte, öğrenme ve test aşamaları gerçekleştirilmektedir.