Show simple item record

dc.contributor.advisorYılmaz, Atilatr_TR
dc.contributor.authorChaychi, Shalaleh Jalalitr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T08:46:34Z
dc.date.available2015-10-15T08:46:34Z
dc.date.issued2014tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2687
dc.description.abstractIn this study, dynamic neural networks based procedures have been developed to perform detection of Sleep Apnea Syndrome (SAS) for the data recorded by holter device at home and hospital sleep room. Previous studies mainly concentrated on collecting similar data simultaneously from both developed portable device and Polysomnography (PSG), however studies of detecting apnea episodes for the portable device has not been completed before. In the framework of analyzing and improving the quality of data obtained from portable monitoring devices, records have been discussed. Data recorded in this study are subjected to various noises. First denoising process was performed on data using wavelet transform, then signal pruning procedure was applied for cleaning unusual R-R segments of electrocardiography (ECG) signals. For the noise eliminated ECG signals recorded from three data channel, data set for performing the QRS detection and heart rate variability (HRV) was prepared for apnea diagnostic procedure.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectSleep apneatr_TR
dc.titleÜçüncü Düzey Taşınabilir Cihaz Kayıtları İçin Dinamik Sinir Ağları Kullanarak Uyku Apnesi Tespititr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.callno2014/1485tr_TR
dc.contributor.departmentoldElektrik –Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.description.ozetBu çalışmada taşınabilir Sayısal Holter Cihazından evde ve hastane ortamında alınan veriler üzerinde dinamik sinir ağları yordamları kullanarak Uykuda Solunum Durması (USD) sorununun tanısı gerçekleştirilmiştir. Önceki çalışmalarda hem polisomnografi (PSG) cihazından hem de taşınabilir cihazdan eşzamanlı veriler toplanmış ancak taşınabilir kayıt cihazları verileri için tanı amaçlı apne analizi tamamlanmamıştır. Bu çalışmada holter cihazından alınan kayıtlar, taşınabilir kayıt cihazının veri kalitesini inceleme ve arttırma çerçevesinde ele alınmıştır. Bu veriler çeşitli gürültü kaynaklarına maruz kaldıkları için önce dalgacık dönüşümü kullanarak sinyaller üzerinde gürültü süzme işlemi gerçekleştirilmiştir, daha sonra elektrokardiografi (ECG) sinyalinin olağandışı R-R bölütlerini temizlemek amacıyla sinyal temizleme yordamı kullanılmıştır. Gürültüsü giderilen üç veri kanalından ECG sinyali için QRS sezimi gerçekleştirilerek Kalp Hızı Değişimi (KHD) bilgisi apne tanı yordamında kullanmak üzere hazırlanmıştır.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record