Research Article
BibTex RIS Cite

Statistical Analysis of Electrocardiogram Signal for Sleep / Awake Stages

Year 2020, Volume: 24 Issue: 2, 502 - 507, 26.08.2020
https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651

Abstract

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.

References

  • [1] Muhammed Kür¸sad Uçar. Obstrüktif Uyku Apne Te¸shisi için Makine Ö˘grenmesi Tabanli Yeni Bir Yöntem Geli¸stirilmesi. PhD thesis, Sakarya Üniversitesi, 2017.
  • [2] Richard B Berry, Rohit Budhiraja, Daniel J Gottlieb, David Gozal, Conrad Iber, Vishesh K Kapur, Carole L Marcus, Reena Mehra, Sairam Parthasarathy, Stuart F Quan, Susan Redline, Kingman P Strohl, Sally L Davidson Ward, and Michelle M Tangredi. Rules for scoring respiratory events in sleep: update of the 2007 AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events. Deliberations of the Sleep Apnea Definitions Task Force of the American Academy of Sleep Medicine. Journal of clinical sleep medicine : JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine, 8(5):597–619, oct 2012.
  • [3] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic sleep staging in obstructive sleep apnea patients using photoplethysmography, heart rate variability signal and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 29(8), 2018.
  • [4] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic detection of respiratory arrests in OSA patients using PPG and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 28(10):2931–2945, oct 2017.
  • [5] Muhammed Kür¸sad Uçar, Kemal Polat, Mehmet Recep Bozkurt, and Cahit Bilgin. Uyku EEG ve EOG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Zaman ve Frekans Domeni Özelliklerinin Etkisi. In Tıp Tekno 2014 - Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi Bildirisi, pages 163–166, Kapadokya, Nev¸sehir, Türkye, 2014.
  • [6] Hemant Sharma and K.K. Sharma. An algorithm for sleep apnea detection from single-lead ECG using Hermite basis functions. Computers in Biology and Medicine, 77:116–124, 2016.
  • [7] Cahit Bilgin, Unal Erkorkmaz, Muhammed Kursad Ucar, Nese Akin, Ahmet Nalbant, and Ali Nihat Annakkaya. Use of a portable monitoring device (Somnocheck Micro) for the investigation and diagnosis of obstructive sleep apnoea in comparison with polysomnography. Pakistan journal of medical sciences, 32(2):471–5, 2016.
  • [8] Reha Alpar. Uygulamalı istatistik ve geçerlilik güvenirlilik: Spor, sa˘glık ve e˘gitim bilimlerinden örneklerle. Detay Yayıncılık, Ankara, 2 edition, 5 M.K. Uçar vd. / Çalı¸smanın Ba¸slıgının Kısaltılmı¸s Hali Her Kelimenin ˘ ˙ Ilk Harfi Büyük (Baglaçlar Hariç) Olacak ¸Sekilde Buraya Eklenmelidir ˘ 2016.
  • [9] Muhammed Kür¸sad Uçar, ˙ Inanç Moran, Deniz Turgay Altılar, Cahit Bilgin, and Mehmet Recep Bozkurt. Kronik Obstrüktif Akciger Hastalı ˘ gı ile ˘ Elektrokardiyogram Sinyali Arasındaki ˙ Ili¸skinin ˙ Istatistiksel Olarak ˙ Incelenmesi. Journal of Human Rhythm, 4(3):142–149, sep 2018.
  • [10] Nazif Onur Olcay. Acil Serviste Sa˘glık Çalı¸sanlarının Elektrokardiyogram Bilgi Düzeyinin De˘gerlendirilmesi. Acil tıp uzmanlık tezi, T.C. Saglık ˘ Bakanlıgı, 2017

Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi

Year 2020, Volume: 24 Issue: 2, 502 - 507, 26.08.2020
https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651

Abstract

Uyku evreleme uyku laboratuvarlarında sıklıkla kullanılan hastalık teşhis yöntemlerinin önemli bir aşamasıdır. 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 çalışmada, daha kolay elde edilebilir olan elektrokardiyografi sinyali ile Uyku / Uyanıklık durumları arasındaki ilişki istatistiksel olarak incelenmiştir. Bunun için iki bireyden alınan uyku kayıtları sayısal filtreler ile temizlenmiş ve 30 saniyelik epoklara bölünmüştür. Her epoktan 25 adet özellik çıkarılmış ve özelliklerin Uyku / Uyanıklık ile arasındaki istatistiksel ilişki saptanmıştır. 25 özelliğin 21'inin Uyku / Uyanıklık ile istatistiksel olarak ($p<0.05$) ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak elektrokardiyografi sinyalinin Uyku / Uyanıklık tespitinde kullanılabileceği kanısına varılmıştır.

References

  • [1] Muhammed Kür¸sad Uçar. Obstrüktif Uyku Apne Te¸shisi için Makine Ö˘grenmesi Tabanli Yeni Bir Yöntem Geli¸stirilmesi. PhD thesis, Sakarya Üniversitesi, 2017.
  • [2] Richard B Berry, Rohit Budhiraja, Daniel J Gottlieb, David Gozal, Conrad Iber, Vishesh K Kapur, Carole L Marcus, Reena Mehra, Sairam Parthasarathy, Stuart F Quan, Susan Redline, Kingman P Strohl, Sally L Davidson Ward, and Michelle M Tangredi. Rules for scoring respiratory events in sleep: update of the 2007 AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events. Deliberations of the Sleep Apnea Definitions Task Force of the American Academy of Sleep Medicine. Journal of clinical sleep medicine : JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine, 8(5):597–619, oct 2012.
  • [3] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic sleep staging in obstructive sleep apnea patients using photoplethysmography, heart rate variability signal and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 29(8), 2018.
  • [4] Muhammed Kür¸sad Uçar, Mehmet Recep Bozkurt, Cahit Bilgin, and Kemal Polat. Automatic detection of respiratory arrests in OSA patients using PPG and machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 28(10):2931–2945, oct 2017.
  • [5] Muhammed Kür¸sad Uçar, Kemal Polat, Mehmet Recep Bozkurt, and Cahit Bilgin. Uyku EEG ve EOG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Zaman ve Frekans Domeni Özelliklerinin Etkisi. In Tıp Tekno 2014 - Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi Bildirisi, pages 163–166, Kapadokya, Nev¸sehir, Türkye, 2014.
  • [6] Hemant Sharma and K.K. Sharma. An algorithm for sleep apnea detection from single-lead ECG using Hermite basis functions. Computers in Biology and Medicine, 77:116–124, 2016.
  • [7] Cahit Bilgin, Unal Erkorkmaz, Muhammed Kursad Ucar, Nese Akin, Ahmet Nalbant, and Ali Nihat Annakkaya. Use of a portable monitoring device (Somnocheck Micro) for the investigation and diagnosis of obstructive sleep apnoea in comparison with polysomnography. Pakistan journal of medical sciences, 32(2):471–5, 2016.
  • [8] Reha Alpar. Uygulamalı istatistik ve geçerlilik güvenirlilik: Spor, sa˘glık ve e˘gitim bilimlerinden örneklerle. Detay Yayıncılık, Ankara, 2 edition, 5 M.K. Uçar vd. / Çalı¸smanın Ba¸slıgının Kısaltılmı¸s Hali Her Kelimenin ˘ ˙ Ilk Harfi Büyük (Baglaçlar Hariç) Olacak ¸Sekilde Buraya Eklenmelidir ˘ 2016.
  • [9] Muhammed Kür¸sad Uçar, ˙ Inanç Moran, Deniz Turgay Altılar, Cahit Bilgin, and Mehmet Recep Bozkurt. Kronik Obstrüktif Akciger Hastalı ˘ gı ile ˘ Elektrokardiyogram Sinyali Arasındaki ˙ Ili¸skinin ˙ Istatistiksel Olarak ˙ Incelenmesi. Journal of Human Rhythm, 4(3):142–149, sep 2018.
  • [10] Nazif Onur Olcay. Acil Serviste Sa˘glık Çalı¸sanlarının Elektrokardiyogram Bilgi Düzeyinin De˘gerlendirilmesi. Acil tıp uzmanlık tezi, T.C. Saglık ˘ Bakanlıgı, 2017
There are 10 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Articles
Authors

Muhammed Kürşad Uçar 0000-0002-0636-8645

Mehmet Recep Bozkurt 0000-0003-0673-4454

Cahit Bilgin 0000-0003-2213-5881

Publication Date August 26, 2020
Published in Issue Year 2020 Volume: 24 Issue: 2

Cite

APA Uçar, M. K., Bozkurt, M. R., & Bilgin, C. (2020). Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24(2), 502-507. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651
AMA Uçar MK, Bozkurt MR, Bilgin C. Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi. J. Nat. Appl. Sci. August 2020;24(2):502-507. doi:10.19113/sdufenbed.555651
Chicago Uçar, Muhammed Kürşad, Mehmet Recep Bozkurt, and Cahit Bilgin. “Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 24, no. 2 (August 2020): 502-7. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651.
EndNote Uçar MK, Bozkurt MR, Bilgin C (August 1, 2020) Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 24 2 502–507.
IEEE M. K. Uçar, M. R. Bozkurt, and C. Bilgin, “Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi”, J. Nat. Appl. Sci., vol. 24, no. 2, pp. 502–507, 2020, doi: 10.19113/sdufenbed.555651.
ISNAD Uçar, Muhammed Kürşad et al. “Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 24/2 (August 2020), 502-507. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.555651.
JAMA Uçar MK, Bozkurt MR, Bilgin C. Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi. J. Nat. Appl. Sci. 2020;24:502–507.
MLA Uçar, Muhammed Kürşad et al. “Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 24, no. 2, 2020, pp. 502-7, doi:10.19113/sdufenbed.555651.
Vancouver Uçar MK, Bozkurt MR, Bilgin C. Elektrokardiyogram Sinyalinin Uyku / Uyanıklık Evreleri için İstatistiksel Olarak İncelenmesi. J. Nat. Appl. Sci. 2020;24(2):502-7.

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.