Deneyap kart kullanarak pozisyonel uyku apnesi tespiti ve IoT uygulaması-Reference-Cited by-同舟云学术

Deneyap kart kullanarak pozisyonel uyku apnesi tespiti ve IoT uygulaması

Published:2023-09-11 Issue: Volume: Page:
ISSN:2146-538X
Container-title:Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
language:tr
Short-container-title:

Author:

SÜMBÜL Harun¹^ORCID

Affiliation:

1. Ondokuz mayis universitesi

Abstract

Bu çalışmada, kalp-damar hastalıkları için risk oluşturabilen, hava yollarını tıkayan ve soluma ile ilgili en yaygın hastalıklardan olan Uyku Apnesi hastalığına tanı koymada kullanılabilecek non-invaziv bir tanı yöntemi geliştirilmiştir. Bu uygulama için yerli – milli imkanlar ile geliştirilen Deneyap Kart kullanılmıştır. Pozisyon ve apne tespitinde Deneyap kart üzerinde dahili olarak bulunan üç eksenli IMU ivmeölçer sensörü (LSM6DSM) kullanılmıştır. Uyku apnesi hastalığının test ölçümlerinin gerçekleştirileceği sembolik ama gerçeğe uygun bir ortam oluşturulmuştur. Bu kapsamda ölçümlerin yapılabilmesi için plastik bir bebek maket modeli kullanılmıştır. Yapılan çalışma neticesinde hasta yatma pozisyonu, hangi yatma pozisyonda kaç dakika kaldığı, gece boyunca ne kadar pozisyon değiştirdiği, hangi pozisyonda apneye girdiği gibi hastaya ait birçok parametre başarılı bir şekilde ölçülmüş ve SD karta kaydedilmiştir. Ölçülen parametrelerin uzaktan izlenmesine imkân sağlayacak nesnelerin interneti (IoT) temelli bir sistem geliştirilerek veriler farklı ortamlara iletilerek başarılı bir şekilde izlenebilmiştir. Bu çalışma ile yerli-milli kartımız olan Deneyap Kart kullanarak bundan sonraki çalışmalara ışık tutabilecek öznel bir çalışma literatüre kazandırılmıştır.

Funder

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilimsel Araştirma Projesi Koordinatörlüğü

Publisher

Gumushane University Journal of Science and Technology Institute

Subject

General Engineering

Reference26 articles.

1. Adafruit. (2023). https://io.adafruit.com/harunsumbul/wippersnapper

2. Ardıç, S., Demir, A. U., Hikmet, F., Oktay, B., Darılmaz, Y. G., Zübeyir, Y., Pınar, A., Cengiz, Ö., & Bardakçı, M. Ġ. (2015). Chronic obstructive pulmonary disease and obstructive sleep apnea symptoms: an outpatient-based population study in Turkey. Turkish Journal of Geriatrics, 15(2),142-150.

3. Chen, E. X., Chen, Y., Ma, W., Fan, X., & Li, Y. (2022). Toward sleep apnea detection with lightweight multi-scaled fusion network. Knowledge-Based Systems, 247, 108783. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108783

4. Demir, A.K., & Abut, F. (2018). Grid ağ topolojilerinde CoAP ve CoCoA tıkanıklık kontrol mekanizmalarının karşılaştırılması. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 53-60. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.436056

5. Deneyap Kart. (2023) https://docs.deneyapkart.org/tr/content/contentDetail/deneyap-kart