Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/15788
Title: Solunum Sesleri Yardımıyla Uyku Apnesinin Tespit Edilmesi
Other Titles: Sleep Apnea Detection With Respiratory Sounds
Authors: Ölmez, Tamer
Doğan, Bekir
10132770
Elektronik Mühendisliği
Electronics Engineering
Keywords: Uyku Apnesi
Solunum Sesleri
Apne
Sleep Apnea
Respiratory Sounds
Apnea
Issue Date: 2016
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Sağlık hizmetlerinde meydana gelen teknolojik gelişmeler insanların daha iyi tedavi alarak yaşam kalitesini artırmayı amaçlamakta ve gelecek için sağlıklı toplumların oluşmasını destekleyici çalışmaları hedeflemektedir. Bu doğrultuda tıp disiplininin yanı sıra mühendislik disiplininin de katkısı ile disiplinler arası çalışmalar artmış ve hastalıkların kısa sürede teşhis ve tedavisi sağlanmıştır. Sağlık alanında yapılan önemli çalışma alanlarından biri de uyku ve uyku apnesi alanlarında yapılan çalışmalardır. Uyku Apnesi, solunumun en az 10 sn boyunca durması olarak nitelendirilmektedir. Hastalığın teşhisi uzman hekimler tarafından, uyku laboratuvarlarında yapılan testler sonucunda belirlenmektedir. Maliyet olarak yüksek olması, yeterli miktarda uyku laboratuvarı bulunmaması nedeni ile sürecin uzun sürmesi ve kullanım zorluğu nedenleri ile alanında bilgili hemşire ve teknik personelin eksikliği hastalığın hızlı teşhisine yardımcı olmada sınırlamalara neden olmaktadır. Bunun yanı sıra hekimlere değerlendirmelerinde yardımcı olabilecek çeşitli uyku skorlama yazılımları da ticari olarak halen geliştirilmektedir. Ancak bu gelişimlere rağmen orta yaş grubundaki nüfusunun %9 - %24 kadarında uyku apnesi tahmin edilmektedir. Uyku apnesi yaygın olarak yetişkin erkeklerde, menopoz sonrası kadınlarda ve prematüre bebeklerde gözlemlenmekte ve hastalarda hipertansiyon, kalp yetmezliği, kalp krizi ve felç gibi daha birçok hastalığa sebep olmaktadır. Dünya nüfusunun %1-5’ inin uyku bozukluğu problemi yaşadığı tahmin edilmekte ve Türkiye’ de ise yaklaşık 1,5 milyon insanın uyku bozukluğu yaşadığı bilinmektedir. Bu kapsamda yapılan literatür çalışmaları sonucunda araştırmacıların bu konuda oldukça fazla çalışma yaptığını ve çalışmaların apnenin oluşma anı ve süresinin belirlenmesine yönelik olduğunu söylemek mümkündür. Bu çalışmada apne teşhisi konulmuş hastaların polisomnografi (PSG) kayıtları ve gerçek zamanlı olarak mikrofon ile alınan akciğer seslerinin analizleri yapılarak apne belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma sonucunda uykuda gelişen apnenin çok düşük hata oranı ile belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece, hekime tanı koymada yardımcı olabilecek yeni karar destek sistemleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında apne belirlenmesine yönelik detaylı makaleler incelenmiş ve bu makaleler MATLAB yazılım ve simülasyon geliştirme ortamında test edilmiştir. Bu aşamada çevrimdışı hazır veri tabanları kullanılmış ve yöntemlerin başarım oranları incelenmiştir. Yöntem belirleme çalışmalarının ardından akciğer seslerinin gerçek zamanlı olarak mikrofon ile bilgisayar ortamına alınması ile ilgili çalışmalara başlanmıştır. Mikrofon ve stetoskop yardımıyla bilgisayar ortamına alınan akciğer sinyallerinin gürültü bileşenlerinin giderilmesi için alçak geçiren filtre ve yeniden örnekleme yöntemleri uygulanmıştır. Filtrelenen akciğer sinyallerine apne belirleme algoritmaları uyarlanarak apne karar parametreleri çıkarılmıştır. Son olarak elde edilen bu parametreler ile gerçek zamanlı uyku apnesi tespit edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelenmiş ve çalışmanın başarımı değerlendirilmiştir.
Technological developments in health services aim to increase the quality of life of people by receiving better treatment and target the studies which support to form a healthy society for future. Accordingly, as well as medicine discipline, by contributing to the engineering discipline, multidisciplinary studies are increased and this provided the diseases to be diagnosed and treated in a short time. One of the important researches in healthcare is studies in sleep and sleep apnea. Effects of sleep on people have been investigated for years and sleep is defined through behavioral and physiological indicatives. After the studies on sleep disorders started, there has been very important progress on diagnosing the sudden deaths and diseases that were not known why do they occur before the studies. It is determined that especially an important proportion of sudden deaths of the babies and old people are caused by sleep disorders. Besides, the situations like doziness during day, tiredness, snoring, low performance of children in school age are predicted to be related to the sleep disorders either directly or indirectly. Furthermore, these disorders may cause work accidents which may bring deadly outcomes. It is predicted that 1-5 % of the world is suffering from sleep disorders; and in Turkey it is known that 1,5 million people have sleep disorder. The most important disorders bringing deadly outcomes are respiration disorders. Thus, to have a regular respiration during sleep is of vital importance. One of the most important respiration disorders during sleep is sleep apnea. Sleep apnea defined as stopping of respiration at least 10 seconds during sleep. Sleep apnea patients have low quality of sleep as they wake up too much during their sleep because of respiration problems. The sleep apnea disorder is diagnosed by specialist physicians, after the tests performed in the laboratory. Because of the high cost, long process as there are not enough sleep laboratories and lack of wise nurses and technical stuff in the field due to difficulty of use; there is a restriction on quick diagnosis of the disorder. In addition to this, commercial development of several sleep scoring software is still continuing to help physicians on their evaluations. However, despite these developments, although 9-24 % of middle age population are predicted to have sleep apnea. Sleep apnea commonly observed in adult males, woman after climacteric and premature infants and cause various disorders like hypertension, cardiac insufficiency, heart attack and apoplexy in patients. Most of the studies on sleep apnea are directed to determine the occurrence moment and duration of the sleep apnea and to classify the sleep apnea. In this study it is aimed to present a more successful method on the basis of existing methods and to identify the apnea occurring during sleep. In this study the apnea is tried to be determined by the polysomnography (PSG) records of the patients which are diagnosed with sleep apnea and by the analysis of real-time lung noise. It is aimed to determine the apnea occurred during sleep with a very low error ratio. Thus, new decision supports systems to help the practitioner on diagnosis is tried to be formed. In the first stage of the study, the detailed articles on apnea identification are analyzed and these articles are tested on MATLAB software and simulation development environment. In this stage the offline built-in databases are identified and success of the methods are examined. The PSG databases used in this study are composed of real patient records which is the most important advantage of the study. Records are saved to the computer in European Data format (EDF). These records, recorded with EDF format, are separated one by one and analyzed in MATLAB program. In the second stage studies, it is dwelt on the apnea determining method by band spectrum characteristics method to determine apnea from real time respiration signals. Following method determining studies, the studies on real time computerizing of lung noises are started. After the researches performed in this context and sensor investigation, respiration signals are decided to be computerized by the method of microphone and stethoscope which has proper costs and high performance. To take the respiration signals sensitively with microphone and stethoscope, some studies are done on microphone and stethoscope. In this context five different microphone and two different stethoscope models are tested. During receiving the respiration noise from the patient, precision (enough signal level), repeatability (taking proper data regardless of time and environment) and patient safety are among the most important criteria and attention should be paid on these. To eliminate the noise components of respiration signals computerized by the help of microphone and stethoscope, low pass filter and resampling methods are used. In addition to this, special attention is paid for proper computerizing of the respiration signals in a noiseless environment. In the process of filtering the respiration signals, the filters are checked up in detail and the most extensively used type in biomedical applications, elliptical filter is used. By applying apnea determining algorithm to the filtered respiration signals, apnea decision parameters are tried to be constructed. As apnea decision parameters, energy, frequency, instantaneous change, tendency at low frequencies of respiration signals and apnea duration are presented. Apnea decision parameters that obtained from respiration signal are carried out on all the built in databases and it is tried to obtain the optimal coefficients. Finally, real time sleep apnea tried to be determined with these obtained parameters. Among the apnea types, three of them, Obstructive Sleep Apnea, Central Sleep Apnea and Mix Sleep Apnea are tried to be determined but the classification of determined apnea type is not taken into the context of the study. By this objective method PSG records can be investigated comfortably and properly without needing a special equipment. In this way the practitioner will gain time on diagnosis and it will be possible to save spent workforce.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016
URI: http://hdl.handle.net/11527/15788
Appears in Collections:Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10132770.pdf4.07 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.