Classification of Sleep Stages from Polysomnography Signals with Deep Learning and Machine Learning Methods

Uyku, fiziksel ve zihinsel sağlığımızın günlük olarak yenilenmesi için önemli bir aktivite zamanıdır yaşamımızın üçte birini kaplar. Uyku bozuklukları, psikiyatrik bozuklukları şiddetlendirebilir veya semptomlarına neden olabilir. Bunlardan ilki uyku apnesi Diğer ise huzursuz bacak sendromudur. Depresyon, anksiyete, ağrı bazı problemler de uykusuzluğa apnesi, sinir sistemi probleminden soluk yolu tıkanıklığından kaynaklanabilir. evrelerini incelemek, ile ilgili bozuklukların teşhisinde çok önemlidir. evreleri sırasında kişinin yanında olunarak profesyonel tarafından belirlenir. Ortalama 8 saatlik evre teşhis süresi düşünüldüğünde, bu oldukça uzun süredir. Ayrıca evrelerinin tanımlanması ciddi uzmanlık bilgi birikimi gerektirmektedir. Literatürde tanımlanan hastalıkların tedavi sürecini otomatik yapan bilgisayarlı teorik araştırmalara dayalı uygulanmaya başlandı. Bu çalışma, insan sağlığını doğrudan etkileyen bozukluklarının parametreler olan oluşturmak derin öğrenme makine öğrenmesi tekniklerini kullanmayı amaçlamaktadır. çalışmada, rastgele orman algoritması en başarılı sınıflandırmayı (doğruluk = 0,974, duyarlılık 0,932, özgüllük 0,983) gerçekleştirmiştir. gelişmiş sınıflama başarısı, uykuyla ilişkili teşhisinde/tedavisinde faktör belirleyebilen bilgisayar destekli oluşturmanın uygulanabilirliğini göstermektedir.