Review

OBSTRÜKTİF UYKU APNESİ TESPİTİNDE POLİSOMNOGRAFİYE ALTERNATİF YENİ YÖNTEMLER

Volume: 26 Number: 1 March 15, 2023
EN TR

OBSTRÜKTİF UYKU APNESİ TESPİTİNDE POLİSOMNOGRAFİYE ALTERNATİF YENİ YÖNTEMLER

Öz

Son yıllarda beslenme alışkanlıklarına bağlı olarak ortaya çıkan aşırı kilo ve obeziteden dolayı obstrüktif uyku apnesinin yaygınlaştığı tahmin edilmektedir. Yaygınlaşan bu hastalığın tespit edilmemesi sonucunda felç, diyabet, kardiyovasküler bozukluk, sinir sistemi hastalıkları ve uykusuzluğa bağlı iş kazaları görülmektedir. Obstrüktif uyku apnesi teşhisinde kullanılan altın standart yöntem; uyku kliniklerinde yapılan polisomnografi testleridir. Polisomnografi testinde, kişi bir gece hastanede misafir edilerek fizyolojik sinyalleri izlenmektedir. Fakat bu süreç, maliyetli ve toplumun geneli için erişilebilir değildir. Bu çalışmanın amacı, polisomnografi testine alternatif olarak geliştirilen yeni yöntemleri incelenmek ve bu yöntemlerin performanslarını değerlendirmektir. Yapılan inceleme ve değerlendirme sonucunda bir veya birkaç fizyoljik sinyal ile obstrüktif uyku apnenin tespit edilebileceği görülmüştür. Bu yöntemler hastaya temas gerektiren ve gerektirmeyen olarak sınıflandırılarak detaylı incelenmiştir. Sonuç olarak, obstrüktif uyku apne teşhisi için yapılan makaleleri mühendislik temelli değerlendirdiğimizde makine öğrenmesine dayalı derin öğrenmenin ön plana çıktığı görülmüştür. Ayrıca obstrüktif uyku apne tespiti için kullanılan diğer yöntemlere kıyasla, hastaya temas gerektirmeyen yöntemlerin yetersiz olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Akbarian, S., Ghahjaverestan, N. M., Yadollahi, A., & Taati, B. (2020). Distinguishing Obstructive Versus Central Apneas in Infrared Video of Sleep Using Deep Learning: Validation Study. Journal of Medical Internet Research, 22(5), 1–14. https://doi.org/10.2196/17252
  2. Akbarian, S., Ghahjaverestan, N. M., Yadollahi, A., & Taati, B. (2021). Noncontact Sleep Monitoring With Infrared Video Data to Estimate Sleep Apnea Severity and Distinguish Between Positional and Nonpositional Sleep Apnea: Model Development and Experimental Validation. Journal of Medical Internet Research, 23(11), e26524. https://doi.org/10.2196/26524
  3. Ben-Israel, N., Tarasiuk, A., & Zigel, Y. (2012). Obstructive apnea hypopnea index estimation by analysis of nocturnal snoring signals in adults. Sleep, 35(9), 1299–1305. https://doi.org/10.5665/sleep.2092
  4. Botelho, M. C., Trancoso, I., Abad, A., & Paiva, T. (2019, May). Speech as a biomarker for obstructive sleep apnea detection. In ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 5851-5855). IEEE.
  5. Bozkurt, F., Uçar, M. K., Bozkurt, M. R., & Bilgin, C. (2020). Detection of Abnormal Respiratory Events with Single Channel ECG and Hybrid Machine Learning Model in Patients with Obstructive Sleep Apnea. Irbm, 41(5), 241–251. https://doi.org/10.1016/j.irbm.2020.05.006
  6. Cao, K., & Lv, X. (2022). Multi-task feature fusion network for Obstructive Sleep Apnea detection using single-lead ECG signal. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 202(March), 111787. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111787
  7. Chen, X., Chen, Y., Ma, W., Fan, X., & Li, Y. (2021, December). SE-MSCNN: A Lightweight Multi-scaled Fusion Network for Sleep Apnea Detection Using Single-Lead ECG Signals. In 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) (pp. 1276-1280). IEEE.
  8. Chen, X., Chen, Y., Ma, W., Fan, X., & Li, Y. (2022). Toward sleep apnea detection with lightweight multi-scaled fusion network. Knowledge-Based Systems, 247. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108783

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Electrical Engineering

Journal Section

Review

Publication Date

March 15, 2023

Submission Date

November 16, 2022

Acceptance Date

November 29, 2022

Published in Issue

Year 2023 Volume: 26 Number: 1

APA
Karadöl, İ. (2023). OBSTRÜKTİF UYKU APNESİ TESPİTİNDE POLİSOMNOGRAFİYE ALTERNATİF YENİ YÖNTEMLER. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(1), 295-307. https://doi.org/10.17780/ksujes.1205807

Cited By