MARC details
000 -LEADER |
fixed length control field |
04339nam a2200457 i 4500 |
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
control field |
TR-AnTOB |
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
control field |
20230908000946.0 |
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
fixed length control field |
ta |
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
fixed length control field |
171111s2019 xxu e mmmm 00| 0 eng d |
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER |
System control number |
(TR-AnTOB)200437809 |
040 ## - CATALOGING SOURCE |
Original cataloging agency |
TR-AnTOB |
Language of cataloging |
eng |
Description conventions |
rda |
Transcribing agency |
TR-AnTOB |
041 0# - LANGUAGE CODE |
Language code of text/sound track or separate title |
İngilizce |
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
Classification number |
TEZ TOBB FBE BMM YL’19 NAS |
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
Personal name |
Nassehi, Farhad |
Relator term |
author |
9 (RLIN) |
127014 |
245 10 - TITLE STATEMENT |
Title |
Analysis of relation of attention control and mental fatigue with apnea hypopnea index in obstructive sleep apnea patients / |
Statement of responsibility, etc. |
Farhad Nassehi ; thesis advisor Osman Eroğul. |
246 11 - VARYING FORM OF TITLE |
Title proper/short title |
Obstrüktif uyku apneli hastalarda dikkat kontrolü ve zihinsel yorgunluk ile apne-hipopne indeksi arasındaki ilişkinin analizi |
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
Place of production, publication, distribution, manufacture |
Ankara : |
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2019. |
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
Extent |
xiii, 61 pages : |
Other physical details |
illustrations ; |
Dimensions |
29 cm |
336 ## - CONTENT TYPE |
Source |
rdacontent |
Content type code |
txt |
Content type term |
text |
337 ## - MEDIA TYPE |
Source |
rdamedia |
Media type code |
n |
Media type term |
unmediated |
338 ## - CARRIER TYPE |
Source |
rdacarrier |
Carrier type code |
nc |
Carrier type term |
volume |
502 ## - DISSERTATION NOTE |
Dissertation note |
Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2019 |
520 ## - SUMMARY, ETC. |
Summary, etc. |
Obstrüktif uyku apnesi (OUA) en yaygın uyku solunum bozukluklarından birisidir. Gün içi uykululuk hali ve zihinsel yorgunluk OUA hastalarının kliniğe başvuru şikayetleri arasında yer almaktadır. OUA hastalarının bilişsel becerilerinin gerilediği bilinmektedir. OUA hastalığının teşhisi ve şiddeti gece boyunca süren zahmetli polysomnografi (PSG) oturumuyla yapılmaktadır. Bu tezin amacı, dinlenim durumu ve dikkat kontrolü görevi sırasında elde edilen Elektroansefalografi (EEG) sinyalleri kullanılarak, hastaları Apne – Hipopne Endeksi (AHI) ve Epworth değerlerine göre sınıflandırmaktır. Bu doğrultuda 25 katılımcı PSG kaydından sonra, toplam 13 dakika süren dinlenim durumu ve dikkat kontrolü oturumlarına katılmış ve kendilerinden EEG kayıtları alınmıştır. EEG sinyalleri arasından önemli öznitelikleri seçmek amacıyla istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Anlamlı farklılıklar gösteren öznitelikler Yapay Sinir Ağları (YSA) için girdi olarak kullanılmıştır. YSA algoritmalarıyla elde edilen sonuçlar, oturumlar arasında farklılık gösteren EEG özniteliklerinin, hastalığın şiddetini ve semptomlarını ortalama %79.98 oranında sınıflandırılabileceğini göstermiştir. YSA ile hastalığın şiddetinin tanısında hekimlere yardımcı olabilecek bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. |
|
Summary, etc. |
Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most widespread breathing-based sleep disorders. Daytime sleepiness and mental fatigue are among the common symptoms that are reported by OSA patients. Previous studies reported cognitive decline in patients with OSA. The diagnosis of OSA is done with laborious overnight polysomnography (PSG) recording. The aim of this thesis is to classify OSA patients according to their Apnea – Hypopnea Index (AHI) and Epworth scores using electroencephalography (EEG) signals that recorded during resting-state and selective-attention-test sessions. For this aim, 25 patients participated to resting-state and selective-attention-test sessions, which lasted 13 minutes in total, following their PSG recordings. Statistical analyses were conducted to detect important features from the EEG signals. Statistically significant features were used as input to Artificial Neural Networks (ANNs). The results show that the EEG features that differed between sessions could classify the disease severity and symptoms with a 79.98% success rate on average. A decision support system that may help doctors to diagnose the disease severity was developed with ANNs. |
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
Topical term or geographic name entry element |
Tezler, Akademik |
9 (RLIN) |
32546 |
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
Uncontrolled term |
Obstrüktif uyku apnesi |
|
Uncontrolled term |
Dikkat kontrolü |
|
Uncontrolled term |
Yapay sinir ağları |
|
Uncontrolled term |
Elektroansefalografi sinyalleri |
|
Uncontrolled term |
Karar destek sistemi |
|
Uncontrolled term |
Obstructive sleep apnea |
|
Uncontrolled term |
Attention control |
|
Uncontrolled term |
Electroencephalography signals |
|
Uncontrolled term |
Artificial neural networks |
|
Uncontrolled term |
Decision support systems |
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
Personal name |
Eroğul, Osman |
Relator term |
advisor |
9 (RLIN) |
126315 |
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
Corporate name or jurisdiction name as entry element |
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. |
Subordinate unit |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
9 (RLIN) |
77078 |
856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
Uniform Resource Identifier |
<a href="https://tez.yok.gov.tr/">https://tez.yok.gov.tr/</a> |
Materials specified |
Ulusal Tez Merkezi |
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
Koha item type |
Thesis |
Source of classification or shelving scheme |
Other/Generic Classification Scheme |