Uyku apnesinin öngörülmesi ve dil kasının uyarılması için model geliştirilmesi

Abstract

Uyku esnasında meydana gelen solunumun en az 10 sn durması `uykuapnesi' olarak tanımlanır. Hastalıgın teshisi uzman hekimler tarafından, uykuçalısması adı verilen ve tüm gece uykusuna ait uyku kaydının incelenmesi ilekonulmaktadır. Literatürde Obstruktif Uyku Apnesi (OUA) ile ilgili çalısmalarincelendiginde, çalısmaların uyku apnesinin olusma anı ve süresininbelirlenmesine yönelik olarak yogunlastıgı görülmektedir.Bu çalısmada, Obstrüktif Uyku Apnesi Sendromu (OUAS) teshisi konulmushastaların polisomnografi kayıtlarından elektroensefalografi (EEG),elektromiyografi (EMG), elektrokardiyografi (EKG) ve solunum sinyallerininanalizleri yapılarak, Obstrüktif Uyku Apnesi (OUA)'nin gerçeklesmeden önceöngörülmesi için özgün bir yöntem gelistirilmistir. Literatürde yapılan çalısmalardantamamen farklı olarak, hasta kaydında sadece apne olup olmadıgını degil, apneninolusumundan önce saptanması amaçlanmıstır. Çalısmanın her asamasındaAnkara Gülhane Askeri Tıp Akademisi Ruh Saglıgı ve Hastalıkları Anabilim Dalıuyku laboratuarında yapılan uyku skorlandırma çalısmaları sırasında kaydedilengerçek hastalara ait polisomnografi kayıtları kullanılmıstır.Çalısmanın ilk asamasında, sinyal isleme yöntemleri kullanılarak OUA teshisikonmus hasta kayıtlarında solunum (hava akımı), EEG, EMG ve EKG sinyallerininfrekans ve genlik analizleri gerçeklestirilmistir. Frekans analizlerinde, klasik FourierDönüsümü (FD), Ayrık Zamanlı Fourier Dönüsümü (AZFD), Kısa Zamanlı FourierDönüsümü (KZFD) ve kestirim metotları kullanılmıstır. Genlik ve dalga formuanalizlerinde Teager Enerji Operatörü (TEO), sinyalin enerjisi (E), öz ilintifonksiyonu (ÖF) ve sıfır kesme oranı (SKO) gibi sinyal parametreleri incelenmistir.Sinyallerin alt frekans bant ayrısımlarında ise Ayrık Dalgacık Dönüsümü (ADD)kullanılmıstır. Uygulanan analizlerde uyku apnesinin olusumundan önce gelisenfizyolojik degisimler arastırılmıs ve her bir sinyalden uyku apnesinin öngörülmesinisaglayacak sinyal parametreleri belirlenmistir.Çalısmanın ikinci asamasında, uyku apnesinin öngörülmesi için bir algoritmagelistirilmistir. Bu algoritma ile daha önce elde edilen sinyal parametrelerikullanılarak, apne olusumunun öngörülmesini saglayacak, sekiz adet ?öngörükatsayısı? (ÖK) elde edilmistir. Algoritma, belirlenen öngörü katsayıları kullanılaraktoplam 90 farklı hasta kaydına uygulanmıstır.Sonuç olarak, bu çalısmada gelistirilen yöntemle uyku sırasında olusan ilkapnenin öngörülmesi hastaların %60'ından fazlasında basarı ilegerçeklestirilmistir. Fakat birçok hastada ilk apnenin olusmasından hemen sonra,çok sık olarak tekrarlayan apnelerin öngörülmesinde aynı basarı oranıgözlenememistir. Burada belirtilmesi gereken en önemli nokta, çalısmanın konuyayaklasım ve uygulama sekli açısından literatürde ilk örnek olmasıdır. Çalısmanıngelecekte daha kapsamlı olarak sürdürülmesi ve gelistirilmesi ile daha basarılısonuçların elde edilecegi beklenilmektedir.Anahtar Kelimeler: obstrüktif uyku apnesi, apne öngörümü, polisomnografi

The discontinuation of respiration more than ten seconds in sleep is defined as?sleep apnea?. The diagnosis of the disease is realized by specialists through theexamination of the complete sleep record of the patient during night, which iscalled sleep study. In literature, the research about Obstructive Sleep apnea(OSA) has mainly been focused on the determination of time and duration ofapnea occurrence.In this study, an innovative method is proposed and developed for the prediction ofOSA from polisomnography records of the patients diagnosed with ObstructiveSleep Apnea Syndrome (OSAS) by analyzing the signals ofelectroencephalography (EEG), electromyography (EMG), electrocardiography(EKG) and respiration. As different from literature, not only the detection of apneain the records has been realized but also the prediction of apnea prior to itsoccurrence has been achieved. In every phase of the study, polisomnographyrecords of real patients diagnosed with OSAS in sleep scoring studies at AnkaraGülhane Military Medical Academy Pshycology Department Sleep Laboratorywere processed.In the first part of the study, frequency and amplitude analysis have been carriedout for respiration (air flow), EEG, EMG and EKG signals of OSAS patient recordsby using signal processing techniques. Conventional Fourier Transformation,Discrete Time Fourier Transformation, Short Time Fourier Transformation andEstimation methods were utilized for frequency analysis. In amplitude and wavefunction analysis, signal parameters like Teager Energy Operator (TEO), Energyof the signal (E), Autocorrelation function (ACF) and Zero Cross Rate (ZCR) wereexamined. For the resolution of sub frequencies of signals, Discrete WaveletTransformation (DWT) was employed. In applied analysis, physical changesdeveloped before apnea occurrence have been investigated and signalparameters have been determined for each signal to predict the sleep apnea.In the second part, an algorithm was developed to predict the sleep apnea prior toits occurrence. In this algorithm, eight ?feature point?s (FP) were extracted frompreviously obtained signal parameters to be used for the prediction of sleepapnea. This algorithm was applied to 90 different patient records by making use offeature points determined previously.In conclusion, the correct prediction of first apnea occurred has been achievedmore than 60 % of the OSAS patients with the method created and developed inthis study, However, the predictive power of the algorithm decreased forsubsequently occurring apneas, dropping far below 60%. Nevertheless, fromapproach and application point of view the content of this study is unique inliterature and higher success is being anticipated in future for the prediction powerof the developed method with continuing research on the matter.Keywords: obstructive sleep apnea, apnea prediction, polisomnography