Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için ˙Istatistiksel Olarak ˙Incelenmesi

Abstract

Uyku evreleme uyku laboratuvarlarında sıklıkla kullanılan hastalık te¸shis yöntemlerinin önemli bir a¸samasıdır. Bireyden alınan elektroensefalografi, elektrookulogram ve elektromiyografi gibi biyolojik sinyallerin uzman doktor tarafından incelenmesiyle birlikte uyku evreleri tespit edilir. 5 farklı evre vardır. Bunlar Uyanıklık, Evre 1, Evre 2, Evre 3 ve Hızlı Göz Hareketleri evresidir. Bazı hastalıklarda uykunun her evresinin belirlenmesine ihtiyaç yoktur. Sadece Uyku / Uyanıklık durumlarının belirlenmesi yeterlidir. Bu çalı¸smada, daha kolay elde edilebilir olan elektrokardiyografi sinyali ile Uyku / Uyanıklık durumları arasındaki ili¸ski istatistiksel olarak incelenmi¸stir. Bunun için iki bireyden alınan uyku kayıtları sayısal filtreler ile temizlenmi¸s ve 30 saniyelik epoklara bölünmü¸stür. Her epoktan 25 adet özellik çıkarılmı¸s ve özelliklerin Uyku / Uyanıklık ile arasındaki istatistiksel ili¸ski saptanmı¸stır. 25 özelli˘gin 21’inin Uyku / Uyanıklık ile istatistiksel olarak (p < 0:05) ili¸skili oldu˘gu tespit edilmi¸stir. Sonuç olarak elektrokardiyografi sinyalinin Uyku / Uyanıklık tespitinde kullanılabilece˘gi kanısına varılmı¸stır.

Sleep staging is an important stage of the disease diagnosis methods commonly used in sleep laboratories. pecialist physician detects sleep stages according to biological signals such as electroencephalography, electrocyogram and electromyography. There are 5 different stages. These are Awake, Stage 1, Stage 2, Stage 3 and Rapid Eye Movement Sleep. In some diseases, there is no need to determine each stage of sleep. It is sufficient to determine only the Sleep / Awake stages. In this study, the relationship between electrocardiographic signal and Sleep / Awake states which are more easily available was analyzed statistically. For this purpose, sleep records from two individuals were cleaned with numerical filters and divided into 30 second epochs. Twenty-five features were removed from each epoch and a statistical relationship was found between the features of Sleep and Awake. 21 of the 25 features were found to be correlated with Sleep / Awake (p < 0:05). As a result, it has been concluded that electrocardiography signal can be used in sleep / awake detection.