Horlama işaretlerinden uyku apnesi teşhisinde yeni bir yaklaşım: Üçlü desen yöntemi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-0841-6399en_US
dc.authorid0000-0002-4893-6014en_US
dc.authorid0000-0003-0710-0867en_US
dc.contributor.authorKaya, Yılmaz
dc.contributor.authorSezgin, Necmettin
dc.contributor.authorErtuğrul, Ömer Faruk
dc.date.accessioned2019-07-04T13:07:33Z
dc.date.available2019-07-04T13:07:33Z
dc.date.issued2017-11-02en_US
dc.departmentBatman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Tıkayıcı Uyku Apnesi Sendromu (TUAS) kestirimi için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. TUAS, insan hayat konforunu etkileyen son derece ciddi bir uyku hastalığıdır. TUAS’ın teşhisi genellikle pahalı cihazlar ile uzman hekimler tarafından yapılmaktadır. Dolayısıyla TUAS gibi ciddi bir hastalığın daha erken teşhis edilerek tedavi edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada horlama işaretlerinden TUAS teşhisi için yeni bir öznitelik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Bir (1) boyutlu üçlü desen yöntemi ile ham horlama işaretlerinden etkili öznitelikler çıkarılarak sınıflandırma yöntemleri ile teşhis işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-ÜD yönteminin horlama işaretlerinden TUAS teşhisinde önemli başarı sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada kullanılan yöntemin, uyku laboratuvarlarında kullanılabilir olması ile hastayı Polisomnografi (PSG) cihazı ile gece boyunca teste tutmadan önce uzman hekimlere bir ön test yapma şansı verebileceği düşünülmektedir.en_US
dc.description.abstractIn this study, a new approach for estimation of Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) was proposed. OSAS is a sleep disorder that affects the life comfortability in human life. Diagnosis of OSAS is usually done by expensive devices and specialist physicians. Since OSAS is serious, it should be diagnosed and treated early. In this study, a new feature extraction method is proposed for OSAS diagnosis from snoring signals. With one (1) dimensional ternary pattern method, effective attributes were extracted from raw snoring signals and identification process was performed by classification methods. According to the obtained results, 1DTP method has shown significant success in diagnosing OSAS from snore signals. The results can be used in sleep laboratory for help to experts before put patient to the Polysomnography (PSG) test.en_US
dc.identifier.citationKaya, Y., Sezgin, N., Ertuğrul, Ö. F. (2017). Horlama işaretlerinden uyku apnesi teşhisinde yeni bir yaklaşım: Üçlü desen yöntemi. 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), 16-17 Sept. 2017, Malatya, Turkey. https://doi.org/10.1109/idap.2017.8090333en_US
dc.identifier.isbn978-1-5386-1880-6
dc.identifier.isbn978-1-5386-1881-3
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/idap.2017.8090333
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12402/2183
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionof10.1109/idap.2017.8090333en_US
dc.relation.journal2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.subjectÜçlü Desenleren_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectÖznitelik Çıkarımıen_US
dc.subjectUyku Apnesien_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectFeatures Extractionen_US
dc.subjectObstructive Sleep Apnea Syndromeen_US
dc.subjectTernary Patternsen_US
dc.titleHorlama işaretlerinden uyku apnesi teşhisinde yeni bir yaklaşım: Üçlü desen yöntemien_US
dc.title.alternativeA novel approach to diagnosis of sleep apnea from snoring signals: Ternary pattern methoden_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
08090333.pdf
Boyut:
469.15 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bildiri Metinleri Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu