Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi

Muhammed Kürşad UÇAR, (Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Sakarya, Türkiye)
Mehmet Recep BOZKURT, (Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Sakarya, Türkiye)
Cahit BİLGİN (Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Sakarya, Türkiye)
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
4 3
Yıl: 2020 Cilt: 24 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 502 - 507 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.19113/sdufenbed.555651 İndeks Tarihi: 14-12-2020

Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi

Öz:
Uyku evreleme uyku laboratuvarlarında sıklıkla kullanılan hastalık te¸shis yöntemlerininönemli bir a¸samasıdır. Bireyden alınan elektroensefalografi, elektrookulogramve elektromiyografi gibi biyolojik sinyallerin uzman doktor tarafından incelenmesiylebirlikte uyku evreleri tespit edilir. 5 farklı evre vardır. Bunlar Uyanıklık, Evre 1, Evre2, Evre 3 ve Hızlı Göz Hareketleri evresidir. Bazı hastalıklarda uykunun her evresininbelirlenmesine ihtiyaç yoktur. Sadece Uyku / Uyanıklık durumlarının belirlenmesi yeterlidir.Bu çalı¸smada, daha kolay elde edilebilir olan elektrokardiyografi sinyali ile Uyku/ Uyanıklık durumları arasındaki ili¸ski istatistiksel olarak incelenmi¸stir. Bunun için ikibireyden alınan uyku kayıtları sayısal filtreler ile temizlenmi¸s ve 30 saniyelik epoklarabölünmü¸stür. Her epoktan 25 adet özellik çıkarılmı¸s ve özelliklerin Uyku / Uyanıklık ilearasındaki istatistiksel ili¸ski saptanmı¸stır. 25 özelli˘gin 21’inin Uyku / Uyanıklık ile istatistikselolarak (p < 0:05) ili¸skili oldu˘gu tespit edilmi¸stir. Sonuç olarak elektrokardiyografisinyalinin Uyku / Uyanıklık tespitinde kullanılabilece˘gi kanısına varılmı¸stır.
Anahtar Kelime:

Statistical Analysis of Electrocardiogram Signal for Sleep / Awake Stages

Öz:
Sleep staging is an important stage of the disease diagnosis methods commonly used in sleep laboratories. pecialist physician detects sleep stages according to biological signals such as electroencephalography, electrocyogram and electromyography. There are 5 different stages. These are Awake, Stage 1, Stage 2, Stage 3 and Rapid Eye Movement Sleep. In some diseases, there is no need to determine each stage of sleep. It is sufficient to determine only the Sleep / Awake stages. In this study, the relationship between electrocardiographic signal and Sleep / Awake states which are more easily available was analyzed statistically. For this purpose, sleep records from two individuals were cleaned with numerical filters and divided into 30 second epochs. Twenty-five features were removed from each epoch and a statistical relationship was found between the features of Sleep and Awake. 21 of the 25 features were found to be correlated with Sleep / Awake (p < 0:05). As a result, it has been concluded that electrocardiography signal can be used in sleep / awake detection.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Muhammed Kür¸sad Uçar. Obstrüktif Uyku Apne Te¸shisi için Makine Ö˘grenmesi Tabanli Yeni Bir Yöntem Geli¸stirilmesi. PhD thesis, Sakarya Üniversitesi, 2017.
  • [2] Richard B Berry, Rohit Budhiraja, Daniel J Gottlieb, David Gozal, Conrad Iber, Vishesh K Kapur, Carole L Marcus, Reena Mehra, Sairam Parthasarathy, Stuart F Quan, Susan Redline, Kingman P Strohl, Sally L Davidson Ward, and Michelle M Tangredi. Rules for scoring respiratory events in sleep: update of the 2007 AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events. Deliberations of the Sleep Apnea Definitions Task Force of the American Academy of Sleep Medicine. Journal of clinical sleep medicine : JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine, 8(5):597–619, oct 2012.
  • [3] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic sleep staging in obstructive sleep apnea patients using photoplethysmography, heart rate variability signal and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 29(8), 2018.
  • [4] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic detection of respiratory arrests in OSA patients using PPG and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 28(10):2931–2945, oct 2017.
  • [5] Muhammed Kür¸sad Uçar, Kemal Polat, Mehmet Recep Bozkurt, and Cahit Bilgin. Uyku EEG ve EOG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Zaman ve Frekans Domeni Özelliklerinin Etkisi. In Tıp Tekno 2014 - Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi Bildirisi, pages 163–166, Kapadokya, Nev¸sehir, Türkye, 2014.
  • [6] Hemant Sharma and K.K. Sharma. An algorithm for sleep apnea detection from single-lead ECG using Hermite basis functions. Computers in Biology and Medicine, 77:116–124, 2016.
  • [7] Cahit Bilgin, Unal Erkorkmaz, Muhammed Kursad Ucar, Nese Akin, Ahmet Nalbant, and Ali Nihat Annakkaya. Use of a portable monitoring device (Somnocheck Micro) for the investigation and diagnosis of obstructive sleep apnoea in comparison with polysomnography. Pakistan journal of medical sciences, 32(2):471–5, 2016.
  • [8] Reha Alpar. Uygulamalı istatistik ve geçerlilik güvenirlilik: Spor, sa˘glık ve e˘gitim bilimlerinden örneklerle. Detay Yayıncılık, Ankara, 2 edition, 2016.
  • [9] Muhammed Kür¸sad Uçar, ˙Inanç Moran, Deniz Turgay Altılar, Cahit Bilgin, and Mehmet Recep Bozkurt. Kronik Obstrüktif Akci˘ger Hastalı˘gı ile Elektrokardiyogram Sinyali Arasındaki ˙Ili¸skinin ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Journal of Human Rhythm, 4(3):142–149, sep 2018.
  • [10] Nazif Onur Olcay. Acil Serviste Sa˘glık Çalı¸sanlarının Elektrokardiyogram Bilgi Düzeyinin De˘gerlendirilmesi. Acil tıp uzmanlık tezi, T.C. Sa˘glık Bakanlı˘gı, 2017.
APA UCAR M, BOZKURT M, BİLGİN C (2020). Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. , 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
Chicago UCAR Muhammed Kursad,BOZKURT MEHMET RECEP,BİLGİN CAHİT Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. (2020): 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
MLA UCAR Muhammed Kursad,BOZKURT MEHMET RECEP,BİLGİN CAHİT Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. , 2020, ss.502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
AMA UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. . 2020; 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
Vancouver UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. . 2020; 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
IEEE UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C "Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi." , ss.502 - 507, 2020. 10.19113/sdufenbed.555651
ISNAD UCAR, Muhammed Kursad vd. "Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi". (2020), 502-507. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651
APA UCAR M, BOZKURT M, BİLGİN C (2020). Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24(2), 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
Chicago UCAR Muhammed Kursad,BOZKURT MEHMET RECEP,BİLGİN CAHİT Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 24, no.2 (2020): 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
MLA UCAR Muhammed Kursad,BOZKURT MEHMET RECEP,BİLGİN CAHİT Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol.24, no.2, 2020, ss.502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
AMA UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2020; 24(2): 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
Vancouver UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2020; 24(2): 502 - 507. 10.19113/sdufenbed.555651
IEEE UCAR M,BOZKURT M,BİLGİN C "Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi." Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24, ss.502 - 507, 2020. 10.19113/sdufenbed.555651
ISNAD UCAR, Muhammed Kursad vd. "Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi". Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 24/2 (2020), 502-507. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 16:1

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları