Projemiz TÜBİTAK-1001 ÇABA destek programından desteklenmeye hak kazanmıştır.

Projemizin Önemi:

Proje, uyku bozukluklarının teşhisini daha hassas ve güvenilir hale getirerek, klinik uygulamalarda kullanılabilecek bir araç sunmayı amaçlamaktadır. Özellikle CAP A-Fazı ve alt tiplerinin doğru şekilde tespit edilmesi, uyku bozukluklarının daha erken ve etkin teşhisini sağlayacaktır.

Bu projede, Cyclic Alternating Pattern (CAP) A-Fazı ve alt tiplerini daha yüksek doğrulukla sınıflandırabilecek bir bilgisayar destekli teşhis sistemi geliştirmeyi hedeflemekteyiz. Önerdiğimiz sistem, derin öğrenme yöntemleriyle çalışacak ve klinik kullanıma uygun olacak şekilde tasarlanacaktır. Proje kapsamında kullanılacak yeni bir veri seti, hem sağlıklı bireylerden hem de çeşitli uyku rahatsızlıklarına sahip kişilerden alınan polisomnografi (PSG) kayıtlarıyla oluşturulacaktır. Bu sayede, mevcut veri setleriyle ilgili sınırlamalar aşılacak ve geniş bir yelpazede CAP analizi yapılabilecektir.

Projemizin Özgünlük kısımları:

• Derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilecek, bu model mevcut çalışmalardan daha başarılı sonuçlar verecek.

• Çoklu EEG kanalları kullanılacak ve ilk kez EKG ve EMG gibi diğer fizyolojik sinyallerin de sınıflandırma performansına etkisi araştırılacak.

• Klinikte kullanım için uygun bir teşhis sistemi tasarlanacak ve kullanıcı dostu bir arayüz geliştirilecek.

Projemizde Uygulanacak Yöntem:

• CAPSD ve toplanacak yeni veri setleri üzerinde çalışılacak.

• Her bireyin PSG kaydı, sinyal pencerelerine bölünecek ve bu pencereler modelin girdisi olacak.

• Önerilen model, dikkat mekanizması entegre edilmiş Karıştırıcı-Dikkat katmanları ile zamansal bilgiyi ve EEG kanalları arasındaki ilişkileri öğrenecek.

• Sınıflandırma katmanı, modelin çıkışını sınıflandırarak sonuç üretecek.

• Geliştirilen model, klinik ortamlarda test edilip sınanacak.