Alvás adatok elemzése statisztikai és gépi tanuláson alapuló módszerekkel
Az alvászavarok és a szív és érrendszeri megbetegedések kapcsolata a 90-es évek óta kutatott téma. A feladat nehézségét jól mutatja, hogy a terület jelenleg is sok új kérdés merül fel, illetve az informatika fejlődésével a korábbi eredmények jóval szélesebb demográfián futtathatók, így korábbi eredmények váltak validálhatóvá. Ebben hatalmas segítség a SHHS adatbázis, melyet a National Heart Lung & Blood Institute gyűjtött össze és több, mint 5000 mérés adatát tartalmazza. Munkám során ezen adatbázissal dolgoztam.
A dolgozatomban bemutatom az elkészült megjelenítő programomat, mellyel a jelek manuális vizsgálata végezhető a jelenleg elterjed STFFT mellett wavelet és Wigner-Ville spektrum is lekérhető. A jelek egyes ciklusai autokorrelációval egymásra helyezhetőek, így a periodikusság és az esetleges attól való eltérés is vizsgálható.
A manuális vizsgálat mellett készült egy, az egyes alvásciklusokat és az alváshoz köthető egyéb eseményeket vizsgáló automata rendszer. Itt előre jelezhetjük, hogy mikor fog a következő például egy obstruktív apnoé bekövetkezni. Természetesen ennek a mérést követően nincs jelentősége, viszont így később már a mérés közben a bejövő adatokból, valós időben leszünk képesek előre jelezni a problémát.
A dolgozatomban bővebben kitérek a korábbi publikációk nagyobb páciens halmazon való kiértékelésére a saját eszközeimmel, így bizonyítva azok kutatásban való hasznosíthatóságát.
szerző
-
Sipos Bence
Mechatronikai mérnöki alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Dr. Szilágyi Brigitta
egyetemi docens, Geometria Tanszék -
Dr. Nagy Balázs Vince
egyetemi docens, Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék
