• Sonuç bulunamadı

Apnehipopne Öncesi Bazal Düzeyin Farklı Tanımına İlişkin Uyku Bozukluklarının Otomatik Tanımlaması

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Apnehipopne Öncesi Bazal Düzeyin Farklı Tanımına İlişkin Uyku Bozukluklarının Otomatik Tanımlaması"

Copied!
2
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

(SB-17)

Apne/hipopne Öncesi Bazal Düzeyin Farklı Tanımına İlişkin Uyku Bozukluklarının Otomatik Tanımlaması

1

M.Mehdi Seyedebrahimi,

2

Ayhan Ozan Yılmaz,

3

A. Füsun Ö. Eyüboğlu,

4

B. Murat Eyüboğlu

1Biyomedikal Mühendisliği Bölümü Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara

2Biyomod Biyomedikal Modül Çözümleri, Ankara

3Başkent Üniversitesi Tip Fakültesi Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı, Ankara

4Elektrik Ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara

Apne ve hipopne üst solunum yollarının kısmi veya tam tıkanmasıdır. Günümüzde, Obstrüktif Uyku Apnesinde (OUA) altın standart tanı yöntemi, gece boyu polisomnografi kayıtlarının elle skorlanmasıdır. Elle skorlama, zaman alan ve gözlemciler arası değişkenlikler gösterebilen bir yöntemdir. Ayrıca, uyku skorlama sırasında Amerikan Uyku Tıbbı Akademisi (AASM) tarafından önerilen kurallar içinde özellikle apne/hipopne öncesi "bazal düzey" tanımının yorumlanması konusunda bazı belirsizlikler bulunmaktadır.

Amaç: Bu çalışmada, geliştirilen otomatik skorlama algoritması ile, sadece hava akımı ve oksijen doygunluğu bilgileri kullanılarak elde edilen sonuçların, standart manuel polisomnografik sonuçları ile karşılaştırmalı olarak apne/hipopneyi tanıma özelliğini değerlendirmek ve altın standart yöntem ile tutarlılığını incelemek amaçlanmıştır.

Buna ek olarak, apne/hipopne öncesi bazal düzey değerlendirmesinin farklı yöntemler kullanılarak en doğru şekilde belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece geliştirilen yeni modelin uyku apnesinde bir tarama yöntemi olarak kullanılma olasılığı değerlendirilmiştir.

Yöntem: Bir klinik uzmanı tarafından skorlanarak uyku tanısı, normal, temel, orta ve ağır apne olarak belirlenmiş 18 anonim hastanın kayıtları, sadece hava akımı ve oksijen doygunluğu kanallarından alınan sinyaller kullanılarak incelenmiştir. Bu amaçla, AASM kuralları kullanılarak otomatik analiz yazılımı apne ve hipopne skorlama için uygulanmıştır. Ayrıca, vaka tahmininde kullanılan bazal düzey etkisini analiz etmek için; vaka öncesi bazal düzey değerleri aşağıdaki altı farklı tanıma göre incelenmiştir:

1. Tüm vaka değerlendirmelerinde kullanılmak üzere, solunum genliklerinin en yüksek %20’lik dilimdeki en düşük değeri,

2. Vaka öncesi solunum döngüsünün genliği,

3. Vakadan önceki 2 dakikalık solunum genliklerinin ortalaması

4. Vakadan önceki 2 dakika solunum süresinde sadece normal solunum genliklerinin ortalaması 5. Vakadan önceki 2 dakika içinde %60 ila %70 güç oranına sahip döngülerin genliklerinin ortalaması 6. Vakadan 2 dakika önceki %70 ve %60 enerji oranına sahip solunum genliklerinin ortalaması

Bu çalışmada, yöntemlerin doğruluk, seçicilik ve duyarlılığını belirtmek için AHI esas alınmıştır. Öncelikle, yöntemlerin, sağlıklı kişi ile hasta ayrımının yapılmasındaki performansı incelenmiş, sonrasında hastalık düzeyini, temel, orta ve ağır derece olarak sınıflandırılmasındaki performansı değerlendirilmiştir.

Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre, apne/hipopne öncesi bazal düzeyin tanımı için sinyal analizi sırasında doğru ve geçerli bir kuralın kullanılması belirleyicidir. Ancak, bu nokta AASM tarafından da çok net

(2)

tanımlanmamıştır.6 farklı apne/hipopne öncesi bazal düzey belirleme yöntemi ile hesaplanan AHI değerlerinin karşılaştırılmasında, 94.5% doğruluk, % 100 duyarlılık ve % 83.3 seçicilik değerlerinin elde edildiği üçüncü metod, sağlıklı kişilerden hastaları ayırt etmekte en yüksek performansa sahiptir. Ayrıca, üçüncü ve altıncı metodlar hastalığın şiddetinin belirlenmesinde sırasıyla %85 ve %89 doğruluk ile en etkin metodlar olarak saptanmıştır.

Sonuç: Bu çalışmada, geliştirilen yeni oto skorlama yöntemi ile apne ve hipopne normal solunumdan ayırt edilebilmekte ve AHI hesaplamaları standart PSG analizleri ile uyum göstermektedir. Daha büyük bir örneklem ile yapılacak yeni çalışmalar, geliştirilen algoritmanın potansiyel tarama yöntemi olarak kullanılabilirliği konusunda daha sağlıklı bilgiler verebilecektir.

Referanslar

Benzer Belgeler

Ön ısıtıcı kontrolu sistemi, bir adet kontrol cihazı, serpanlinin hemen önüne monte edilen bir adet ölçme elemanı ve nihai kontrol elemanını oluşturan bir

En az 1000 PSG evreleme deneyimi olan birbirileri arasındaki uyumu %80-95 olan iki evreleyicinin uyku evrelemeleri ile otomatik analiz sonuçları karşılaştırıldı..

AUTOMATIC SLEEP STAGE CLASSIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS WITH WAVELET

2- - -Foton Mikroskopi Görüntülerinde Dendritik Dikenlerin Zaman içindeki Hacim - Foton Mikroskopi Görüntülerinde Dendritik Dikenlerin Zaman içindeki Hacim Foton

Les habitants de la région orientale de la Mer Noire qui reçoit d’abondantes pré­ cipitations et qui est donc très humide ont utilisé, dans la construction de leurs habi­

Araştırma sonuçlarına göre; vejetatif dönem yaprak alan indeksi ile vejetatif dönem net fotosentez hızı ve stoma iletkenliği arasında, çiçeklenme dönemi yaprak alan

- Büyük vücut hareketini takiben yavaş göz hareketleri ve arousal ilişkisiz K kompleksi veya uyku iğciği olmadan düşük amplitüdlü karışık frekanslı EEG varsa evre

In a BPAPauto validation study, Wylie et all showed that the BiPAP Auto with Bi-Flex provided adequate clinical resolution of the obstructive apnea and hypopnea events, with