Kardiovaszkuláris problémák előrejelzése poliszomnográfiás adatok elemzésével
Egyre több ember küzd alvásproblémákkal, amelyek súlyos következményekkel járhatnak, ha nem kezelik őket időben. Elég csak az obstruktív apnoéra gondolni, ami jelentősen csökkenti a mélyalvás mennyiségét, ezzel pedig nappali álmosságot, életminőségromlást okoz. Többféle, a páciens életében később megjelenő kórkép először az alvás során vizsgált jelek mintázatában okoz elváltozásokat, kezdetben anélkül, hogy a jellegzetes tünetek jelentkeznének. Ezen problémák diagnozisához elengedhetetlen a szakorvosi vizsgálat és a poliszomnográfiás felvétel készítése. A vizsgálatok során egy teljes alvást dokumentálnak számos biológiai csatorna segítségével. A kapott adatok nagyon értékesek, mivel a páciens egy jóval mélyebb, zavaroktól mentesebb állapotát mutatják, így más problémák észlelésére is jól használhatóak lehetnek.
A célom a dolgozatban, hogy ezen elvégzett mérések adatait új módon vizsgáljam, és a gépi tanulás, illetve Big Data módszereivel az orvoslás más területei számára hasznos információvá alakítsam. A vizsgálatokhoz az SHHS adatbázist használtam, de további kevésbé tiszta adatokon is teszteltem a kidolgozott módszereket. Mivel az alvásvizsgálatok 8-10 órát is rögzíthetnek, ezért nem egyetlen pillanat képét lehet vizsgálni, hanem egy teljes folyamatot, amely jóval több információt hordozhat például egy átlagos EKG vizsgálathoz képest. (Holter vizsgálathoz hasonlóan lehetséges problémákat kimutatni vele.)
Az obstruktív apnoe és a kardiovaszkuláris problémák kapcsolata már egy behatóan vizsgált terület, de számos olyan aspektust nem, vagy nem megfelelően vizsgáltak meg, amivel az alvásadatok új hasznosulásra találhatnak. Ilyenre példa a has és mellkas mozgásának vizsgálata, ahol az adatokat dimenzióredukálva két nagy csoport alakul ki, amelyek között az egyikbe sorolt páciensek esetén 7-10-szer magasabb a kardiovaszkuláris kockázat, ahogy az az utánkövetés alapján a rendelkezésre álló adatbázisból kinyerhető volt.
szerző
-
Sipos Bence
Mechatronikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Szilágyi Brigitta
egyetemi docens, Geometria Tanszék
