Uyku İğciğinin Yapay Sinir Ağları ve Morfolojik Filtreler Kullanılarak Tespit Edilmesi

Osman Aydoğan; Ali Öter; Osman Doğmuş; Kerim Güney

Article Details

Uyku İğciğinin Yapay Sinir Ağları ve Morfolojik Filtreler Kullanılarak Tespit Edilmesi

Authors:

Osman Aydoğan | Ali Öter | Osman Doğmuş | Kerim Güney

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2017 Vol.20 Issue 4, pp.190-196

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2017

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000499377

Abstract:

 


Sleep spindles are indicator of a quality sleep in the deep sleep stage. They are commonly observed one of the short periods events in NREM2 stage of deep sleep. These spindles are high-frequency and low-amplitude components seen in EEG signals. In this study, sleep spindles were tried to detect using Artificial Neural Networks in NREM2 stage of EEG signals during sleep. Sleep spindles in EEG signals were visually scored by an expert. In this study, EEG signals were processed with artificial neural networks, network output was improved by using a morphological filter, the obtained output signal are subjected to the scoring process. In this work, EEG signals recorded by eight different humans were used. It was determined that 248 of the 354 of sleep spindle are true in these signals. It is considered that the work which are explained above will increase the scoring success of the NREM2 stage in sleep scoring by using expert systems.

.

 


Derin uyku döneminde görülen uyku iğcikleri, kaliteli bir uykunun belirtecidir. Uyku iğcikleri, derin uykunun NREM2 evresinde sıklıkla görülen kısa süreli olaylardan birisidir. Bu iğcikleri, EEG işaretlerinde görülen yüksek frekanslı ve düşük genlikli bileşenlerdir. Yapılan çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak uyku sırasında EEG işaretinin NREM2 evresinde uyku iğcikleri belirlenmeye çalışılmıştır. EEG işaretlerindeki uyku iğcikleri, bir uzman tarafından görsel olarak işaretlenmiştir. Bu çalışmada, EEG işaretleri yapay sinir ağı ile işlenmiş, ağ çıkışının iyileştirilmesi için morfolojik filtre kullanılmış, elde edilen çıkış işareti skorlama işlemine tabi tutulmuştur. Çalışmada Sekiz farklı insandan kaydedilen EEG işaretleri kullanılmıştır. Bu işaretlerdeki 354 tane işaretlenen uyku iğciğinden 248 tanesi doğru olarak tespit edilmiştir. Yapılan çalışmanın, Uzman sistemler kullanılarak yapılan uyku skorlamalarında NREM2 evresinin skorlama başarısını artıracağı düşünülmektedir.

.

Article Details

Uyku İğciğinin Yapay Sinir Ağları ve Morfolojik Filtreler Kullanılarak Tespit Edilmesi

Authors: Osman Aydoğan | Ali Öter | Osman Doğmuş | Kerim Güney

Main Topics: Applied physics

Journal: Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2017 Vol.20 Issue 4, pp.190-196

Document Type: Article

Publication Date: 12/2017

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000499377

Issues

Authors:

Osman Aydoğan | Ali Öter | Osman Doğmuş | Kerim Güney

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2017 Vol.20 Issue 4, pp.190-196

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2017

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000499377