Destek Vektör Makineleri Kullanarak Uyku Seslerinin Çoklu Sınıflandırılması

Authors : Erkin KILIÇ, Aykut ERDAMAR

Pages : 2474-2485

Doi:10.21597/jist.723161

View : 57 | Download : 10

Publication Date : 2020-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Uyku sürekliliği ve uyku hijyeni, insanların günlük yaşantısını doğrudan etkilemektedir. Uyku sırasında ortaya çıkan horlama, öksürme, tıksırma gibi uyanmaya neden olan sesler genellikle uyku hastalıklarıyla ilintilidir. Horlama gibi gürültülü ses paternleri hasta ile aynı ortamda uyuyan diğer insanların da uyku kalitesini olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Hastaların fizyolojik sinyalleri ve uyku sesleri polisomnografi ile kayıt edilir. Ardından tüm sonuçlar uzman doktor tarafından incelenir ve sonuçlarına göre uygun teşhis konulur. Görsel veya işitsel skorlama mesleki deneyim gerektiren, oldukça zor, zaman alan ve yorucu bir süreçtir. Bu nedenle, uykudaki seslerin otomatik sınıflandırılması üzerine yapılan çalışmalar önem kazanmaktadır. Sunulan çalışmada, uyku seslerini hızlı ve güvenilir bir şekilde analiz edebilen, otomatik olarak sınıflandırabilen bilgisayar destekli tanı algoritmasının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Altı farklı uyku ses paterni (nefes alma/verme, öksürme, basit horlama, dubleks düşük frekans horlama, dubleks yüksek frekans horlama ve tripleks horlama) zaman bölgesinden elde edilen öznitelikler kullanılarak makine öğrenmesine dayanan bir algoritmayla otomatik olarak sınıflandırılmaktadır. Önerilen algoritma üç aşamadan oluşur: Birinci aşamada ham ses sinyallerine kontrol ve ön işleme yapılır. İkinci aşamada dalga formu analizleri yapılarak öznitelikler edilir. Son aşamada ise destek vektör makineleri kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılır. Çalışma sonucunda, altı farklı uyku sesi paterni ortalama % 90.20 doğruluk oranıyla sınıflandırılmıştır.
Keywords : Uyku Sesleri, Basit Horlama, Dubleks Horlama, Tripleks Horlama, Sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL