EEG Based Automatic Sleep Staging via Simple 2D-Convolutional Neural Network

Authors : İbrahim KAYA

Pages : 491-498

View : 13 | Download : 9

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Uyku bozuklukları toplumda oldukça yaygın görülmekle birlikte çeşitli sağlık sorunlarına neden olmaktadır. Bu bozuklukların teşhis edilmesi ve uyku kalitesinin belirlenmesi için Polisomnogram metodu ile birçok fizyolojik veri toplanılır. En önemli data uyku halinde beyinden kaydedilen EEG verisidir. Saatler süren uykuya ait EEG verilerinin uzmanlar tarafından analiz edilmesi yüksek dikkat isteyen çok zahmetli bir iştir. Son zamanlarda insan hatalarını önlemek ve hızlı nesnel bir analiz gerçekleştirmek amacıyla EEG sinyallerini kullanan otomatik uyku evre sınıflandırıları geliştirilmiştir. Bu sınıflandırıcılar makine öğrenmesi yöntemlerini kullanır ve her bir EEG kesitine dair uyku evresini tahmin eder. Geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerine kıyasla elle hiçbir öznitelik çıkarımı gerektirmeyen derin öğrenme uyku evre sınıflandırmasında daha başarılı olabilmiştir. Son zamanlarda, tek boyutlu evrişimsel sinir ağları otomatik uyku evre sınıflandırmasında ana yöntem olmuştur. Bu araştırmada iki boyutlu basit bir evrişimsel sinir ağlarına dayalı otomatik uyku evre sınıflandırılmasının uygulanabilirliği incelenmiştir. iki boyutlu evrişimsel sinir ağlarının %92.5 doğruluk ve 0.82 Cohen Kappa değeri ile sınıflandırmabildiği bulunmuştur.
Keywords : EEG, Otomatik Uyku Evre sınıflandırma, Derin öğrenme, Evrişimsel Sinir Ağları