Wavelet Dalgacık Dönüşümü ile Tıkayıcı Uyku Apnesi Tahmini ve Epok Sürelerinin Etkisi
| dc.contributor.author | Balcı, Mehmet | |
| dc.contributor.author | Gölcük, Adem | |
| dc.contributor.author | Küççüktürk, Serkan | |
| dc.contributor.author | Taşdemir, Şakir | |
| dc.contributor.author | Vatansev, Hüsamettin | |
| dc.contributor.author | Vatansev, Hülya | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-30T21:11:49Z | |
| dc.date.available | 2023-05-30T21:11:49Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Tıkayıcı uyku apnesi halk arasında uykuda nefes durması olarak da bilinen çok ciddi bir halk sağlığı sorunudur. Bu sağlık sorununun tespit edilmesi ciddi laboratuvar tetkikleri gerektirmektedir. Polisomnografi (PSG) olarak adlandırılan bu tetkik sisteminde hastadan gece boyunca birçok fizyolojik veri toplanarak kaydedilir. Daha sonra bu veriler incelenerek teshis için kullanılır. Bu çalışmada yaşları 34 ile 73 arasında ve vücut kitle endeksleri 24,6 ile 49,3 arasında değişen 24 hastadan elde edilen gerçek veriler kullanılmıştır. Bu hastaların 17’si ciddi, 6’sı orta, 1’i de hafif derecede uyku apnesi teşhisi koyulmuş bireylerdir. 24 hastanın hastanenin uyku servisinde uyuma ve veri toplama için geçirdiği süre ortalama 5 saat 8 dakika 3 saniyedir. Bu çalışmada PSG ile toplanan fizyolojik verilerden olan pressure flow, pressuse snore ve thorax sinyalleri kullanılmıştır. Bu sinyaller önce epoklara ayrılmış, daha sonra ön işlemlerden geçirilmiştir. Farklı epok sürelerinin kullanıldığı çalışmada, her sinyalden wavelet dalgacık dönüşümü yöntemi ile sinyal özellikleri çıkarılarak bir özellikler veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri seti kullanılarak hastanın uyku sırasında meydana gelecek apnelerin önceden tahmin edilmesi amacıyla bir sistem geliştirilmiştir. Farklı sınıfandırıcıların da kullanıldığı bu sistemde ham sinyallerin bölümlendirilmesinde kullanılan epok sürelerin tahmin başarısına etkisi araştırılmıştır. Epok süresi 30 saniye olarak belirlendiğinde %88 doğruluk oranı elde edilirken, epok süresi 15 saniye olarak belirlendiğinde tahmin doğruluğu %93,3 olarak hesaplanmıştır. Epok süresi 5 saniye olarak belirlendiğinde ise tahmin başarısı %97,2 olarak gerçekleşmiştir. Sonuçlar, epok sürelerinin kısaltılmasının tahmin başarısını artırdığını göstermektedir. Bunun nedeni olarak apne olayının meydana geldiği ana daha yakın bir zaman diliminde elde edilen fizyolojik verilerin, meydana gelecek apneyi daha iyi tanımlamasıdır. | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.31590/ejosat.954003 | |
| dc.identifier.issn | 2148-2683 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.31590/ejosat.954003 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1159927 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13091/4100 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.ispartof | Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Tıkayıcı uyku apnesi | en_US |
| dc.subject | Sinyal işleme | en_US |
| dc.subject | Wavelet dalgacık dönüşümü | en_US |
| dc.subject | Sınıflandırma | en_US |
| dc.subject | Apne tahmin | en_US |
| dc.subject | Obstructive apnea | en_US |
| dc.subject | signal processing | en_US |
| dc.subject | discrete wavelet transform | en_US |
| dc.subject | classification | en_US |
| dc.subject | apnea predict | en_US |
| dc.title | Wavelet Dalgacık Dönüşümü ile Tıkayıcı Uyku Apnesi Tahmini ve Epok Sürelerinin Etkisi | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.author.institutional | … | |
| gdc.bip.impulseclass | C5 | |
| gdc.bip.influenceclass | C5 | |
| gdc.bip.popularityclass | C5 | |
| gdc.coar.access | open access | |
| gdc.coar.type | text::journal::journal article | |
| gdc.description.department | KTÜN | en_US |
| gdc.description.departmenttemp | Konya Teknik Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Konya, Türkiye -- Selçuk Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümü, Konya, Türkiye -- Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Tıbbi Biyoloji Bölümü, Karaman, Türkiye -- Selçuk Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Konya, Türkiye -- Selçuk Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Tıbbi Biyokimya Bölümü, Konya, Türkiye -- Necmettin Erbakan Üniversitesi, Meram Tıp Fakültesi, Göğüs Hastalıkları Bölümü, Konya, Türkiye | en_US |
| gdc.description.endpage | 283 | en_US |
| gdc.description.issue | 26 | en_US |
| gdc.description.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| gdc.description.scopusquality | N/A | |
| gdc.description.startpage | 276 | en_US |
| gdc.description.volume | 0 | en_US |
| gdc.description.wosquality | N/A | |
| gdc.identifier.openalex | W3176254797 | |
| gdc.identifier.trdizinid | 1159927 | |
| gdc.index.type | TR-Dizin | |
| gdc.oaire.accesstype | GOLD | |
| gdc.oaire.diamondjournal | false | |
| gdc.oaire.impulse | 0.0 | |
| gdc.oaire.influence | 2.4895952E-9 | |
| gdc.oaire.isgreen | false | |
| gdc.oaire.keywords | Engineering | |
| gdc.oaire.keywords | Mühendislik | |
| gdc.oaire.keywords | Obstructive apnea;signal processing;discrete wavelet transform;classification;apnea predict | |
| gdc.oaire.keywords | Tıkayıcı uyku apnesi;Sinyal işleme;Wavelet dalgacık dönüşümü;Sınıflandırma;Apne tahmin | |
| gdc.oaire.popularity | 1.5483943E-9 | |
| gdc.oaire.publicfunded | false | |
| gdc.oaire.sciencefields | 03 medical and health sciences | |
| gdc.oaire.sciencefields | 0302 clinical medicine | |
| gdc.openalex.collaboration | National | |
| gdc.openalex.fwci | 0.0 | |
| gdc.openalex.normalizedpercentile | 0.14 | |
| gdc.opencitations.count | 0 | |
| gdc.plumx.mendeley | 2 | |
| gdc.virtual.author | Balcı, Mehmet | |
| relation.isAuthorOfPublication | 844248b2-7039-4081-a09f-4317f82eb2d3 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 844248b2-7039-4081-a09f-4317f82eb2d3 |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- 10.31590-ejosat.954003-1830219.pdf
- Size:
- 1.06 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
