In recent years, it is estimated that obstructive sleep apnea has become widespread due to excess weight and obesity due to dietary habits. As a result of not detecting this widespread disease, stroke, diabetes, cardiovascular disorder, nervous system diseases and work accidents due to insomnia are observed. The gold standard method used in the diagnosis of obstructive sleep apnea; are polysomnography tests performed in sleep clinics. In the polysomnography test, the person is kept in the hospital for one night and their physiological signals are monitored. But this process is costly and not accessible to the general public. The aim of this study is to investigate the new methods developed as an alternative to the polysomnography test and to evaluate the performance of these methods As a result of the investigation and evaluation, it has been seen that obstructive sleep apnea can be detected with one or more physiological signals. These methods have been examined in detail by classifying them as requiring or not requiring patient contact. As a result, when we evaluated the articles for the diagnosis of obstructive sleep apnea on an engineering basis, it was seen that deep learning based on machine learning came to the fore. In addition, it was concluded that methods that do not require patient contact are inadequate compared to other methods used to detect obstructive sleep apnea.
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.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Electrical Engineering |
Journal Section | Electrical and Electronics Engineering |
Authors | |
Publication Date | March 15, 2023 |
Submission Date | November 16, 2022 |
Published in Issue | Year 2023Volume: 26 Issue: 1 |